Integrating enhanced efficiency fertilizers and nitrogen rates to improve Canada Western Red Spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
Granular urea fertilizer applied at planting is prone to nitrogen (N) losses in certain environments. Enhanced efficiency fertilizers (EEFs) are developed to mitigate losses and optimize plant uptake. To determine the benefits of EEFs in grain yield and quality enhancement in Canada Western Red Spring (CWRS) wheat, an experiment was conducted from 2019 to 2022 at eight sites in Alberta and Saskatchewan, Canada. The effects of five N sources [urea; urea + urease inhibitor, N-( n-butyl)thiophosphoric triamide (NBPT); urea + nitrification inhibitor, nitrapyrin; urea + dual-inhibitor, NBPT + dicyandiamide; and polymer-coated urea, ESN® (Environmentally Smart Nitrogen®)] and four N rates (60, 120, 180, and 240 kg N ha−1) on CWRS wheat production were examined. Results indicated that N source affected grain yield in Dark Brown Chernozem soils but not in Black Chernozem or Dark Grey Luvisol soils. In Dark Brown Chernozem soils, a dual inhibitor increased grain yield by 3.1% and 3.9% relative to urea and polymer-coated urea, respectively, while all other EEFs attained similar results. The use of a dual inhibitor EEF led to greater net returns compared to urea and polymer-coated urea in the Dark Brown Chernozem soils. Grain protein concentration increased linearly with increasing N rate from 60 to 240 kg N ha−1. Generally, a rate of 120 kg N ha−1 was optimal for CWRS wheat grown in Canadian prairie conditions when coupled with EEFs, particularly a dual inhibitor, and grain yield and protein were often responsive.
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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 | 0,001 | 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 ».