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Enregistrement W3112166897 · doi:10.1139/cjss-2020-0134

Evaluation of a sprayable elemental sulfur fertilizer under field conditions in Alberta

2020· article· en· W3112166897 sur OpenAlexafffundvenueabout
E. Bremer, D. Pauly, Sheri Strydhorst, Ross H. McKenzie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésSeedingFertilizerCanolaSulfurAnimal scienceAmmonium sulfateAmmoniumBiomass (ecology)AgronomyEnvironmental scienceSulfateYield (engineering)ChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elemental sulfur (ES) fertilizers have high S content but may not be effective in the year of application due to the time required to oxidize. Rapid oxidation may be possible if the ES has a large surface area in contact with the soil. We evaluated the efficacy of Sulgro 70, a micronized ES fertilizer that is sprayed onto the soil surface, in eight field trials in southern and central Alberta over a 2 yr period. Under dry conditions in southern Alberta, the relative efficacy of Sulgro 70 to increase S supply to ion-exchange membranes was 22% during the first 4 wk period after seeding and 53% during the second 4 wk period after seeding, compared with ammonium sulfate (AS) sprayed on the soil surface. Under wetter conditions in central Alberta, the relative efficacy of Sulgro 70 to increase S supply was variable (51%–201%) during the first 4 wk period after seeding and 56% during the second 4 wk period after seeding. Based on increases in biomass S concentration in three trials where the unfertilized control had low S concentration (<3 g S·kg−1), the relative efficacy of Sulgro 70 was 34%. Canola seed yield was not increased by application of AS or Sulgro 70 in any of the trials. Sulgro 70 sprayed on the soil surface oxidized appreciably during the first 8 wk after seeding and, with suitable management, has the potential to meet canola S requirements in the year of application.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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