Field trial guidelines for evaluating enhanced efficiency fertilizers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are many fertilizer additives and alternatives that aim to increase plant nutrient use efficiency and reduce nutrient losses to the environment, here referred to collectively as enhanced efficiency fertilizers (EEFs). However, there is often insufficient published scientific field trial results across a variety of locations, climates, soils, cropping systems, and management scenarios to prove their efficacy and conditions for use. Guidelines for common minimum datasets and data stewardship in evaluating the agronomic performance and environmental impact of EEFs are needed for researchers to follow. Such guidelines will improve hypothesis testing centered on product efficacy and provide producers with guidance on how these technologies function and perform when integrated with other management practices within the 4R Nutrient Stewardship Framework. A scientific committee was formed to develop a set of protocol guidelines for evaluating EEFs in replicated, plot‐based field trials on an international scale. The guidelines are composed of experimental design and core metadata, crop and soil analyses, environmental loss measurements, and data stewardship, and include both recommended and required components to allow for flexibility and adaptability depending on the trial location, objectives, infrastructure capacity, product type, and depth of understanding of the potential EEF efficacy. This approach will ensure consistency and compatibility in experimental design and data collection to support data integration, analysis, and reuse leading to large‐scale impact and end‐user confidence.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».