Nitrogen management in wheat (Triticum aestivum L.): grain yield and quality as influenced by topography and fertilization
Notice bibliographique
Résumé
Excessive N fertilization of soft red winter wheat (' Triticum aestivum' L.) may lead to undesirable protein concentrations. The inter-relationships between wheat grain yield, grain protein concentration, soil nitrogen (N) levels and N fertilization on two variable landscapes (site 1 and 2) in Southwestern Ontario were examined. Six N rates (0 to 145 kg N/ha) were applied to plots (400 m long), arranged in a randomized complete split block design with four replicates. Along each plot, samples for soil N test and grain yield were collected on a 20-m interval resulting in a 3 x 20 m grid-sampling pattern (456 sampling points/site). Upper slope positions typically had lower yields and higher protein concentrations than the lower slope positions. For each field the most economic rate of N (MERN) for yield calculated from quadratic regression models was determined to be 103.1 and 105.2 kg N/ha at sites 1 and 2, respectively. The MERN varied with slope position at site 2 suggesting the potential to variably apply N. Protein concentrations followed a sigmoidal response to applied N. Although the response was similar for each slope position, there was a greater risk of exceeding the desirable protein concentration at the upper slope positions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».