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Enregistrement W3044779414 · doi:10.1002/agj2.20378

Short‐season soybean yield and protein unresponsive to starter nitrogen fertilizer

2020· article· en· W3044779414 sur OpenAlexaffabout
Navneet Kaur Brar, Yvonne Lawley

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarterSowingAgronomyFertilizerGrowing seasonNitrogenCultivarYield (engineering)Field experimentBiomass (ecology)Nitrogen fixationUreaBiologyChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian Prairies have become the new northern edge for soybean [Glycine max (L.) Merr.] production in North America. In this short growing season production area, it has been speculated that application of nitrogen (N) fertilizer at planting could increase soybean growth, yield, and grain protein. To test this hypothesis, field experiments were conducted to determine if starter N fertilizer rates of 0, 17, 34, 50, 67, and 84 kg N ha−1 applied as broadcast and incorporated urea before planting would have an effect on biomass, yield, grain protein and oil, and biological N fixation (BNF) for a Maturity Group 00 soybean cultivar grown in Manitoba, Canada. There was no yield response to starter N fertilizer in 2 of the 3 yr of the study. There were no differences in biomass, grain protein, or oil content in response to starter N fertilizer. Nitrogen uptake at the full bloom stage (R2) increased at the highest N rate tested. Percent BNF as measured by relative ureide N (RUN) content in the N fertilized treatments was reduced in 2 of 3 yr relative to the control. The contributions of BNF, soil N, and fertilizer N to total crop uptake was influenced by growing conditions during the study period. The results of this study do not support the recommendation that starter N fertilizer be used as a way to increase soybean yield and grain protein in the short season soybean production areas of the Canadian Prairies.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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