Economic response of potato to nitrogen rate, timing of nitrogen application, cultivar, and irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Three multiyear studies were conducted in Manitoba, Canada to evaluate the effect of nitrogen (N) fertilizer rate (ranging from 0 to 225 or 0 to 240 kg N ha −1 ) and its interactions with timing of N application (preplant, split application), cultivar (Russet Burbank (RB), Glacier Fryer (GF), Umatilla Russet (UR)), and moisture regime (irrigated, nonirrigated) on the yield and net revenue (NR) of potato ( Solanum tuberosum L.). Based on soil test N, all sites were expected to be N-responsive, with soil test N at most sites ranging from 24 to 45 kg NO 3 -N ha −1 to 60 cm and measuring 70 and 117 kg NO 3 -N ha −1 to 60 cm at the remaining two sites. Linear and quadratic coefficients of N and irrigation were significant for yield and NR. However, the NR curves for N inputs were relatively flat, and the NRs were only slightly less than the optimal NR within the vicinity of the optimum. Split N applications performed similarly to preplant N, and GF performed better than RB or UR; however, GF optimal economic N rates were about 55% higher than the optimal economic N rates of RB and UR cultivars. Optimal economic N rate for the best potato practices ranged from 157 to 216 kg N ha −1 , depending on the studies; or averaging at about 188 kg N ha −1 . Adoption of these best N management practices will improve profitability and N use efficiency in potato production and reduce negative environmental impacts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».