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Enregistrement W4401659428 · doi:10.1080/01904167.2024.2391544

Optimizing co-application of starter ammoniacal-N and K-containing fertilizers for barley in the seed-furrow

2024· article· en· W4401659428 sur OpenAlexaff
William Makaza, Lotfi Khiari, Zainab Lakrari, Mounir El Achaby

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesOffice Chérifien des Phosphates
Mots-clésAgronomyStarterEnvironmental scienceBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is unclear how seed-placed starter ammoniacal-N-and-K fertilizers influence barley (Hordeum vulgare L.) seed-crop emergence, and its early establishment, due to salt injury and potential ammonia production and toxicity within the soil profile under different placement rates. Keeping in this view, the study was undertaken to experiment the effects of different fertilizer types, and rates using three different soil types characterized by fine (G1), medium (G2), and coarse (G3) textures when simultaneously placed with barley seed and establish safe-starter fertilizer recommendation models. The fertilizers were applied at varying rates from 0 to 60 kg N ha−1 and 0 to 74 kg K ha−1 alongside barley seeding. Maximum predicted safe starter ammoniacal-N-fertilizer rates were as follows: urea = 15, 35 and 26 kg N ha−1 is safe for G1, G2 and G3 soils, respectively. DAP (Diammonium phosphate), 52 kg N ha−1 is safe for fine textures whilst 12 and 37 kg N ha−1 for medium and coarse textures. MAP (Monoammonium phosphate) is safely placed at 55, 11 and ≥60 kg N ha−1 for G1 – G3 soils. For MOP (Muriate of Potash) and SOP (Sulfate of Potash), 67 and ≥74 kg K ha−1 were ideal for improved barley emergence across all the soil types. Visual appearances including delayed seed emergence, leaf chlorosis, and stubby coleoptiles were observed at varying seed-placed N and K rates. Intricate relationships among various emergence parameters, root architecture, aboveground and root biomass, chlorophyll content, all showing significant interrelationships. Data indicate that cubic model could be used for predicting seed-safe rates for multiple fertilizer types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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