Symposium no. 14 Paper no. 27 Presentation: poster 27-1
Notice bibliographique
Résumé
A number of field experiments were conducted from 1998 to 2001 (or are underway) in northeastern Saskatchewan to determine the effects of various rates (0 to 30 kg S ha ), sources (sulphate S-potassium sulphate, ammonium sulphate, potassium thiosulphate and ammonium thiosulphate; and elemental S-ES 90 and ES 95), times (autumn, sowing, bolting and flowering) and methods (incorporation, sideband, seedrow, topdress and foliar) of S application, ratios of fertilizer N:S (0 to 150 kg N ha ) and cultivars (Quantum-Brassica napus, AC Excel-Brassica napus, Maverick-Brassica rapa and AC Parkland-Brassica rapa) on seed yield and quality of canola. The S deficiency in canola can be corrected and seed yields restored with application of sulphate-S fertilizer in the growing season, substantially until bolting growth stage and moderately at early flowering stage. There was no significant increase in seed yield from the elemental S fertilizers in the initial year of application. Even after three annual applications, the elemental S fertilizers had seed yields lower than the sulphate-S fertilizers in many cases particularly when the S fertilizers were applied in spring. Autumn-applied elemental S had greater seed yield than the springapplied elemental S. For higher N application rates, there is a need of increased amount of fertilizer S to adequately meet the S requirements of canola. The severity of S deficiency, increase in seed yield of canola from applied S and seed quality varied with canola cultivars. In general, Quantum had the highest seed yield, followed by AC Excel, Maverick and AC Parkland. Application of S fertilizer also increased oil content in canola seed. In conclusion, seed yield and quality of canola can be optimized with proper fertilizer management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,495 | 0,286 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».