Delta yield–based optimal nitrogen rate estimates for corn are often economically sound
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corn producers often overapply nitrogen (N) fertilizer to minimize risk of yield loss because of uncertainty regarding actual corn N requirements. On‐farm N trials, which are simple to deploy and interpret, may enable producers to better understand their corn N fertilizer requirements. We analyzed a database of corn yield response to N trials conducted in Ontario, Canada to determine if delta yield (dY) N trials can reliably estimate economic optimum N rates (EONRs) and to assess the financial liability of dY‐EONR estimates. Delta yield is calculated as the yield difference between nonlimiting and very low (starter only) N rates. The dY‐EONR estimation relationship is derived from a rectangular hyperbolic relationship between agronomic efficiency and dY. The derived dY‐EONR relationship has a rapid initial estimated EONR rate of increase that diminishes with increasing dY and that approaches a constant increase rate of 16.1 kg N ha –1 . At a N‐corn price ratio of 7, the dY‐EONR estimation model has RMSE = 29.1 kg N ha –1 ( R 2 = .64). Within range of recent corn and N prices, 64–80% of dY‐EONR estimates in combined calibration and validation data ( n = 746) had return losses less than $25 ha –1 relative to the actual EONR. Return losses exceeding $50 ha –1 occurred for 8–18% of the dY‐EONR estimates, most of which (83–98%) were due to overestimation. Delta yield trials provide an easily implemented method for corn producers to conduct on‐farm yield response trials repeatedly over years in order to obtain a better idea of their N requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».