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Enregistrement W2734872282 · doi:10.2134/agronj2016.09.0511

Variability in Corn Yield Response to Nitrogen Fertilizer in Eastern Canada

2017· article· en· W2734872282 sur OpenAlexaffabout
Lucie A. Kablan, Valérie Chabot, Alexandre Mailloux, Marie‐Ève Bouchard, D. Fontaine, Tom Bruulsema

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingAgronomyYield (engineering)NitrogenGrain yieldFertilizerSoil textureField experimentBiologySoil waterEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas A 8‐yr study of corn N fertilization on high‐yielding fields in Québec, eastern Canada. Grain yield response to N rates varied among site‐years. The economically optimal N rate was affected by soil textural classes, planting date, and rainfall. Averaged across textures, planting date, and weather, economically optimal N rate was 195 kg N ha −1 . Nitrogen applications at rates above the current N recommendation increased grain yield. Corn ( Zea mays L.) yield response to N has been found to vary spatially within a field. The objective of this study was to examine how grain corn yield response to N varies with planting date, soil texture, and spring weather across sites and years in the Montérégie region. Trials were conducted from 2002 to 2004 and 2006 to 2010, at 11 sites with 23 hybrids and four N application rates, for a total of 45 site‐years. Each site‐year involved five or six N rates ranging from 80–90 to 240 kg N ha −1 . Grain yield response to N rates varied among site‐years. Trials were separated into two groups based on optimal and late planting dates. Significant differences in grain yield among the applied N rates were observed in all of the site‐years planted at optimal dates (from 8.8–14.7 Mg ha −1 ), and in most of those planted late (8.5–12.8 Mg ha −1 ). Economic optimum nitrogen rates (EONR) ranged less widely for site‐years planted on optimal dates (180–237 kg N ha −1 ) than for those planted late (132–237 kg N ha −1 ). The EONR was affected by soil textural classes and rainfall. On coarse‐textured soils, more N was needed to optimize grain yield in years with wet growing seasons. These results suggest that the current N recommendations for corn in Quebec should consider the variability in response associated with site‐specific effects of planting date, soil texture, and weather.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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