Balanced Nutrition and Crop Production Practices for Closing Grain Sorghum Yield Gaps—East Central Kansas Experiment Field
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted at the East Central Kansas Experiment Field near Ottawa, KS, and at the Kansas River Valley Experiment Field near Rossville, KS, in the summer of 2014 to evaluate diverse cropping systems approaches on closing sorghum yield gaps. Yield gaps can be understood as the difference between maximum yield and attainable on-farm yields. The factors that were tested include narrow row spacing; plant population; balanced nutrition practices, including various timings of nitrogen, phosphorus, and potassium (NPK) and micronutrient applications; crop protection with fungicide and insecticide applications; plant growth regulator effects; and the use of precision ag technology for maximizing yields, including a GreenSeeker meter (Trimble Navigation, Westminster, CO) for more precisely determining fertilizer nitrogen needs for sorghum. In addition, this project seeks to quantify the comparison between corn and grain sorghum grown side by side at two production input levels (low vs. high). Only sorghum grain yields are presented in this report. Grain sorghum yields were 115 to 135 bu/a in Rossville (under irrigation) and 60 to 80 bu/a in Ottawa (dryland). Rainfall was limited in Ottawa during the flowering and reproductive stages of growth, which drastically limited yield potential.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».