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Enregistrement W2792760440 · doi:10.2134/cftm2017.05.0039

Foliar and Granular Fertilizer Effects on Creeping Bentgrass and Soil Nutrient Levels

2018· article· en· W2792760440 sur OpenAlexaff
Miyuan Xiao, Kevin W. Frank, Thomas A. Nikolai

Notice bibliographique

RevueCrop Forage & Turfgrass Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoamFertilizerAgronomyNutrientUreaAgrostis stoloniferaAgrostisEnvironmental scienceChemistrySoil waterBiologyPoaceaeSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Foliar fertilizer treatments did not deplete soil nutrient levels after three years of applications. Combining foliar and granular fertilizers resulted in the best turfgrass quality. Biweekly application of foliar fertilizers resulted in higher turf quality than monthly granular fertilizer applications. Research was conducted to determine the effects of foliar and granular fertilizers on creeping bentgrass [Agrostis stolonifera var. L. palustris (Huds.) Farw. ‘Penn A4’] quality and soil nutrient levels of two putting green rootzones. The hypothesis was foliar fertilizers would decrease soil nutrient levels and result in lower turfgrass quality over 3 yr compared to granular fertilizers. The fertilizer treatments were granular urea, methylene urea, and natural organic, foliar fertilizer at two rates, foliar‐granular combination, and an untreated control. The two rootzones were a United States Golf Association (USGA) guideline rootzone and a sandy clay loam (58% sand, 20.5% silt, and 21.5%) native soil. The urea, methylene urea, natural organic, and foliar‐granular treatments were applied at 0.5 lb N/1000 ft2/month from May through October. The foliar treatment was applied at two rates, 0.25 and 0.5 lb N/1000 ft2/month from May through October. Soil samples were collected from 2009 to 2011 and turfgrass quality was rated every 2 weeks. Turfgrass growing on native soil had consistently higher quality than turfgrass on the USGA rootzone and native soil had higher soil NO3–N, P, and K levels than the USGA rootzone. Neither the foliar, granular, or combination treatments decreased soil NO3–N, P, or K levels compared to initial soil test levels over 3 year of research. Every two weeks, applications of both the combination and foliar 2X treatments produced higher turfgrass quality than monthly methylene urea, urea, and organic treatments. Although the 0.25 lb N/1000 ft2/month foliar treatment had a lower N rate than all fertilizer treatments, it had acceptable quality throughout the research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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