MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2530084376 · doi:10.21273/hortsci.35.3.514e

673 A Synthesis of Worldwide Approaches for Rationalizing Nitrogen Fertilization of Vegetable Crops

2000· article· en· W2530084376 sur OpenAlexaff
Nicolas Tremblay, C. Bélec

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural engineeringAgricultureNitrogen fertilizerFertilizerEnvironmental sciencePrecision agricultureSowingHuman fertilizationCanopyCropGrowing seasonNitrogenSustainabilityCultivarYield (engineering)AgronomyEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The necessity of achieving appropriate nitrogen fertilization of vegetable crops relates to both economical and environmental sustainability. Split nitrogen applications have been shown to improve N-use efficiency, in line with the aforementioned objective and should therefore be encouraged. Given the variation in the amount of N naturally provided to, or uptaken by, the crop, strategies are required to tailor supplementary fertilization to actual crop needs, keeping in mind the absolute requirement for optimal yield in quality and quantity. It is suggested that the fertilization rates applied at sowing or later in the season can be figured in two manners. The first relies on modelling; the second on measurements. The modelling (N budget) approach, mostly linked to initiatives on the European continent, would be most applicable to the determination of the first fertilizer dressing. When a plant stand is established, however, canopy-based measurements made either directly or remotely could be developed to make use of the capability of the plants to integrate the properties of the soil environment and to decide upon further top-dressed applications. For this purpose, a fully fertilized “reference plot” has to be introduced in the field in order to overcome the variability induced by season, site and cultivar. With the emergence of “precision farming” and “remote sensing technologies” it is now possible to adjust fertilizer inputs not only at the field level but also within fields based on actual, localized requirements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHortScienceMême sujetGreenhouse Technology and Climate ControlTravaux en français237 207