Pronitridine Nitrification Inhibitor With Urea Ammonium Nitrate for Corn
Notice bibliographique
Résumé
Nitrification inhibitors have been used to enhance the efficiency of nitrogen fertilizers. This research evaluated the effectiveness of nontreated urea ammonium nitrate (UAN) at 0, 67, 135, 202, and 270 kg N ha-1 as well as UAN treated with nitrification inhibitors (pronitridine at 9.4 and 18.8 L ha-1 or nitrapyrin at 0.5 kg a.i. ha-1) to enhance N uptake and increase yield of corn (Zea mays L.). The study took place from 2012-2014 in upstate Missouri on a claypan soil. During the experiments, environmental conditions (high, medium, and low yielding years) affected corn response to pronitridine and nitrapyrin. In general, UAN plus pronitridine at 9.4 L ha-1 had similar effects on corn compared pronitridine at a higher (18.7 L ha-1) rate. During a high-yielding year (2014), in order to produce yields equivalent to 67 kg N ha-1 plus pronitridine at 9.4 L ha-1 or nitrapyrin, UAN needed to be increased 14 to 19%. Similarly, the amount of nontreated UAN needed to be increased 8 to 11% for yields to be equivalent to UAN at 135 kg N ha-1 plus pronitridine at 9.4 L ha-1 or nitrapyrin. Grain N removal and agronomic efficiency was highest with pronitridine at 9.4 L ha-1 and nitrapyrin combined with 67 and 135 kg N ha-1, respectively. This research indicates that pronitridine was as effective as nitrapyrin when added to a pre-emergence application of UAN placed between the rows in a dribble band.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».