Field Evaluation of Nitrogen-use Efficient Rice Varieties under Varying Fertilizer Regimes
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Notice bibliographique
Résumé
Improving the nitrogen use efficiency (NUE) of rice is of great significance for ensuring crop yield while reducing the environmental impact caused by excessive nitrogen application. This study focuses on the field performance assessment of high-nitrogen-efficient rice varieties under different fertilization patterns, covering strategies such as conventional fertilization, reduced fertilization, slow-release fertilization, and organic combined fertilization. It analyzes the performance of the varieties in terms of nitrogen absorption, utilization efficiency, and yield composition, and screens the varieties suitable for the development of green agriculture - the optimal fertilization combination Through field trials conducted in major rice-growing areas in China (such as the middle and lower reaches of the Yangtze River, the main production areas in Northeast China, and the double-cropping rice-growing areas in South China), the responses and adaptability of different varieties to fertilization patterns were compared. Research has found that different rice varieties with high nitrogen efficiency show significant differences under different nitrogen application conditions, indicating that species-specific fertilization optimization is of great significance for improving nitrogen recovery rate and yield. This study provides a theoretical basis and practical path for constructing an efficient and low-input rice cultivation system, and offers scientific support for subsequent research on the genotype-fertilization interaction mechanism and the formulation of green agricultural policies.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle