How Raised Beds and Fe-Chelate Affect Soybean Iron Deficiency Chlorosis and Yield
Notice bibliographique
Résumé
Water-logging and the inability to take up sufficient iron (Fe), causing iron deficiency chlorosis (IDC) in soybean (Glycine max, L. Merr.), can be major yield reducing factors in certain soils in the northern USA and Manitoba, Canada, soybean growing regions. The objective of this research was to evaluate soybean IDC, biomass production, and yield with seeding on raised beds and seed application of the Fe-chelate compound ortho-ortho-Fe-EDDHA. In six environments, soybean were seeded on raised beds and conventionally prepared seedbeds (flat) and with a factorial arrangement of five cultivars (within adapted maturity group 0.1 to 0.9 and variable IDC tolerance) and seed applied Fe-EDDHA using rates of 0 kg·ha−1 and 3.36 kg·ha−1. There were no significant interactions between the factors tested. The plant population was 27% higher on the raised beds compared with flat, and yield was 6.3% higher (2893 kg·ha−1 vs. 2722 kg·ha−1). Total dry plant biomass on raised beds was 9.8% greater compared with flat. The plant population with seed applied Fe-EDDHA was 10.6% lower compared with no application. However, the IDC score was significantly lower 2.2 vs 2.4 (1 = green, 5 = dead) for Fe-EDDHA seed application. Yield and plant biomass were not significantly different between Fe treatments. Raised beds offer an opportunity for soybean growers to reduce the negative influence of excessive water. Further research is needed to determine the long-term effect of raised beds on plant development, IDC expression, and yield. The application of Fe-EDDHA remains a partial solution and should therefore be combined with other methods to reduce IDC. Further research should study other Fe-EDDHA application rates and methods.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».