Effects of Nitrogen Application on Nitrogen Fixation in Common Bean Production
Notice bibliographique
Résumé
L.) in association with rhizobia is often characterized as poor compared to other legumes, and nitrogen fertilizers are commonly used in bean production to achieve high yields, which in general inhibits nitrogen fixation. In addition, plants cannot take up all the nitrogen applied to the soil as a fertilizer leading to runoff and groundwater contamination. The overall objective of this work is to reduce use of nitrogen fertilizer in common bean production. This would be a major advance in profitability for the common bean industry in Canada and would significantly improve the ecological footprint of the crop. In the current work, 22 bean genotypes [including recombinant inbred lines (RILs) from the Mist × Sanilac population and a non-nodulating mutant (R99)] were screened for their capacity to fix atmospheric nitrogen under four nitrogen regimes. The genotypes were evaluated in replicated field trials on N-poor soils over three years for the percent nitrogen derived from atmosphere (%Ndfa), yield, and a number of yield-related traits. Bean genotypes differed for all analyzed traits, and the level of nitrogen significantly affected most of the traits, including %Ndfa and yield in all three years. In contrast, application of rhizobia significantly affected only few traits, and the effect was inconsistent among the years. Nitrogen application reduced symbiotic nitrogen fixation (SNF) to various degrees in different bean genotypes. This variation suggests that SNF in common bean can be improved through breeding and selection for the ability of bean genotypes to fix nitrogen in the presence of reduced fertilizer levels. Moreover, genotypes like RIL_38, RIL_119, and RIL_131, being both high yielding and good nitrogen fixers, have potential for simultaneous improvement of both traits. However, breeding advancement might be slow due to an inconsistent correlation between these traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».