Soil test correlation of Olsen‐P for corn and soybean in a subtropical humid region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate phosphorus (P) fertilizer recommendations for soybean [ Glycine max (L.) Merr.] and corn ( Zea mays L.) are crucial for maximizing productivity and economic return while minimizing the environmental impact of fertilizer use. Currently, there are no calibrations for diagnosing P deficiencies in croplands of Bolivia. This study aimed to define and compare the P critical soil test value (CSTV) for corn and soybean using the Olsen method. Twenty fertilization field trials were conducted for corn and 75 for soybean in the Santa Cruz de la Sierra region, including treatments with and without P fertilization. Soil pre‐planting (0–20 cm) organic matter, Olsen P, pH, as well as yield were determined. Relative yield (RY) was estimated as the ratio of grain yield between the control and P‐fertilized treatments. The CSTV was calculated using the arcsine‐logarithm method, with data resampling through bootstrapping. The average yield response to added P was 259 kg ha −1 (+11.0%) for soybean and 545 kg ha −1 (+13.7%) for corn. For soybean, CSTVs were determined as 6.1 and 11.0 mg kg −1 ( r = 0.34, p = 0.002) for 90% and 95% of RY, respectively. For corn, the CSTVs were 8.1 and 13.9 mg kg −1 ( r = 0.34, p = 0.14) for 90% and 95% of RY, respectively. The confidence intervals suggest no differences between crops. The Olsen‐P is a promising tool for soil fertility recommendations in Bolivia. Yet, the modest goodness of fit obtained suggests the need for further research refining the performance of soil test P diagnosis in the region.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».