Mineral phosphorus fertilization for silage corn in manured soils in the Fraser Valley, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient management of fertilizer phosphorus (P) is crucial for enhanced resilience of agro‐ecosystems. We assessed five rates (0, 5, 10, 15, and 20 kg P ha−1) of starter P fertilizer on silage corn (Zea mays L) yield in high‐P manured soils at eight sites in 2020 and 2021 in the Fraser Valley, Canada, monitoring soil phosphate concentrations using anion exchange membranes (AEM‐P). At the V3 and V6 (3‐ and 6‐leaf) stages, corn dry matter (DM) weight response to starter P was not significant, except at one site where the critical rate was 5 kg P ha−1. At maturity, corn DM yields were in the optimum provincial range (20–25 Mg ha−1), with the exception of two sites, one with low initial soil P concentrations and the other with waterlogged soils. These results indicate that during the growing season, phosphate supply from manure application alone was sufficient for silage corn growth. Root length and diameter were not affected by starter fertilizer, while root surface area, volume, and root DM weight decreased with increasing starter fertilizer at the V3 stage in 2020. In addition, AEM‐P increased with starter P only during the first week after application. We conclude that starter fertilizer P, at any application rate, in high‐P manured soils does not improve silage corn yield; farmers applying manure at plowing in soils with high P concentrations can reduce or eliminate starter fertilizer P without impacting silage corn yields, decreasing reliance on off‐farm P inputs, and reducing potential P loss to the environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».