Predicting soil nitrogen availability to grain corn in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the soil-available nitrogen (N) to grain corn over a growing season in humid temperate regions is the key for improving fertilizer N recommendations. The objective of this study was to evaluate a suite of soil-N tests to predict soil N availability to grain corn over two growing seasons at 13 individual sites with long-term history of synthetic N fertilization in Ontario, Canada (13 site-years). At each site, fertilizer N was applied at various rates (0–224 kg N·ha−1) to determine the crop response to N fertilizer, relative yield (RY), and the most economic rate of N (MERN). Across the entire dataset, water-extractable mineral N (WEMN) was the only soil test that strongly correlated to both RY (r = 0.74**) and MERN (r = −0.56*) indicating that in grain corn fields with long-term history of N fertilization, mineral forms of N in soil solution can be used for fertilizer N recommendations in southern and eastern Ontario. We also provide evidence that grouping soils based on clay content could further refine fertilizer-N recommendations for grain corn in Ontario. A multi-year validation of the WEMN test with more field sites and development of a fertilizer recommendation table for this soil test are recommended.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».