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Enregistrement W7023264322

Optimum nitrogen management of modern corn hybrids in Manitoba

2022· dissertation· en· W7023264322 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerNitrogenNitrogen fertilizerProfit (economics)Yield (engineering)NutrientCrop
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen (N) fertilizer applications are often necessary to achieve maximum profit in annual crop production. This research was meant to assist producers to achieve maximum profits by optimizing N application practices, as N is often a yield-limiting nutrient and also a significant cost of production. The research is focused on the 4Rs of nutrient stewardship to determine the right rate, right source, right timing, and right place of N fertilizer applications. Using 17 site-years of data collected from the 2018 and 2019 growing seasons, this research answers common questions such as how much N is required to produce a high-yielding corn crop, and are there benefits to split applying nitrogen. This research also investigates more technical questions such as are there advantages to using enhanced efficiency fertilizers (EEFs), and how consistent are in-season and post-season tests at evaluating crop N sufficiency. Thirteen of 17 site-years had a statistically significant response to N fertilizer application. Twelve of those sites (plus the 4 unresponsive sites) obtained their statistically greatest yield at fertilizer N application rates of 90 kg N ha-1 or less. According to quadratic response models for maximum return to nitrogen (MRTN) and accounting for spring soil nitrate, lower yielding sites (<8150 kg grain corn ha-1) required 0.0298 kg N kg-1 corn produced and sites yielding >8150 kg of corn ha-1 were more efficient users of soil and fertilizer N, requiring 0.0224 kg N kg-1 corn. The source and placement comparisons showed no statistically significant differences in yield between three separate sources of EEF and conventional urea when applied at the same rate. Comparisons of application timings at planting, at V4, and V8 growth stage showed no significant yield increases by delaying N application and at sites with very small reserves of residual nitrate-N there was a yield penalty for delayed application. Results of the pre-side dress nitrate test, stalk nitrate test, and post-harvest soil test were within the range of the current decision guidelines for some site-years; however, across the site-years there was no consistency between the observed test values at the economic optimum fertilizer rates.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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