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Enregistrement W4235312429 · doi:10.1201/9781315372136-17

Small Fruit Crop Responses to Leaf Intercellular CO2, Primary Macronutrient Limitation and Crop Rotation

2018· book-chapter· en· W4235312429 sur OpenAlexaboutno aff
Hong Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCropCrop rotationBiologyAgronomyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many environmental abiotic stress factors and farming practices can contribute to influence plant physiological development and crop productivity. Environmental variations in CO 2 , water, radiation, and nutrients are among the most significant abiotic stress factors to influence crop performance. Farming practices such as nutrient supply and crop rotation are especially important to ensure healthy crop production. This paper is focused on understanding small fruit crop physiological responses to primary macronutrient limitation under different crop rotation conditions through summarizing the results of two separate field studies conducted in Nova Scotia, Canada. The field studies have investigated the physiological development of strawberry ( Fragaria × ananassa Duch.) crops under reduced primary macronutrient supplies in different types of crop rotation regimes. It is concluded that strawberry plants treated with 25%-reduced K–N inputs could promote strawberry K/N assimilation to render the plants healthier with significantly higher leaf intercellular CO 2 concentrations, plant photosynthesis, carboxylation, and water use efficiency. These physiological advantages could lead to advance berry formation and produce significantly higher marketable yields ( P < 0.05). Higher leaf intercellular CO 2 concentrations inhibited leaf/ fruit NO 3 − ion retention, but this inhibition did not occur in retention of leaf/fruit K + ions and total dissolved solids. Also, 50%-reduced macronutrient P inputs could result in a suitable nursery plant P/N retention ratio (0.14–0.17) for optimum nursery formation in wheat–ryegrass–ryegrass–strawberry (WRRS) and corn–ryegrass–ryegrass–strawberry (CRRS) rotation systems. High P inputs could hurt the strawberry nursery crops by prohibition of plant P/N uptake. Overall, maximum NPK deficiency (control plots) could cause plant stress, and unlimited macronutrient supplies could constrain more fruit formation and nutritional attributes than reduced NPK inputs. Limited primary macronutrient supplies would be a profitable strategy to enhance plant macronutrient assimilation and physiological development while reducing uses of nonrenewable fertilizers and environmental risk to promote sustainable, low-input small fruit crop production.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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