Pronitridine and Nitrapyrin With Anhydrous Ammonia for Corn
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N) losses due to leaching, denitrification and/or ammonia volatilization are of utmost concerns since they reduce farm profitability and adversely affect environmental quality. To combat these N losses, a new nitrification inhibitor (NI), pronitridine, can be used to slow down the nitrification process. A two-year (2014, 2015) field experiment was conducted to evaluate the effectiveness of pronitridine at different rates (9.4, 18.7, and 28.1 L ha-1) with anhydrous ammonia (AA) at 112 kg N ha-1 when applied in the fall or pre-plant on claypan soils in northeast Missouri. Using pronitridine at 9.4 L ha-1 with AA in the fall during a low yielding year (2015) increased corn grain yield 7% compared to AA + nitrapyrin (2.3 L ha-1). Agronomic efficiency and yields were greatest with pronitridine at 9.4 L ha-1 than AA + nitrapyrin. Grain N removal was highest for AA + pronitridine at 18.7 L ha-1 compared to AA + nitrapyrin. Pre-plant application of AA + pronitridine at 9.4 L ha-1 increased grain starch content compared to AA without NI, but it was not significantly different from AA + nitrapyrin. Results indicated that pronitridine was effective in increasing yields when applied in the fall and was similar to other NI’s when applied pre-plant in the spring.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».