Winter wheat responses to enhanced efficiency granular nitrogen fertilizer in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the timing of nitrogen (N) enhanced efficiency fertilizers (EEFs) may maximize winter wheat ( Triticum aestivum L.) grain yield, protein content, and N-use efficiency (NUE). From 2013 to 2018, experiments were conducted at two irrigated and six rain-fed sites across the Canadian Prairies (24 site-years) to evaluate winter wheat responses to N source and timing/placement effects of EEFs. Nitrogen sources included untreated urea, nitrification inhibitor nitrapyrin treated urea, urease inhibitor N-( n-butyl) thiophosphoric triamide (NBPT) plus nitrification inhibitor dicyandiamide (DCD)-treated urea (NBPT + DCD), and polymer-coated urea (PCU). The N sources were all side-banded at planting, 30% side-banded at planting plus 70% broadcast in-crop late-fall (averaged 38 days after planting; split-applied late-fall), or 30% side-banded at planting plus 70% broadcast in-crop early-spring (averaged 224 days after planting; split-applied early-spring). Nitrous oxide and methane emissions were measured at one rain-fed site to test whether N source and timing/placement influenced CO 2 -equivalents (CO 2 -eq; nitrous oxide + methane). Under irrigation, NBPT + DCD consistently produced the highest yields regardless of timing/placement; however, the 80% of the recommended rate caused suboptimal protein responses (≤11%) unless split-application of N was adopted. Untreated urea produced the highest net CO 2 -eq and yield-scaled CO 2 -eq emissions, with the highest emissions when urea was split-applied early-spring. To optimize winter wheat production and NUE, we conclude that NBPT + DCD all-banded during seeding operations or split-applied early-spring provided similar and often superior results to other sources, including a more typical system of urea side-banded at the time of seeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».