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Enregistrement W7110267848 · doi:10.5539/jas.v18n1p42

Nitrogen Accumulation and Response in Potatoes by Slow-Release Fertilizers With the 15N Isotopic Technique in a Gypsum Soil

2025· article· W7110267848 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerUreaGypsumUreaseNitrogenPotassiumIsotope dilutionSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen (N) is the most widely used fertilizer in agriculture for that reason the efficiency and type of fertilizers are constantly generated and evaluated. The objective was to evaluate N in potato development by 15N by three slow-release fertilizers (FLL). Clay-urea and potassium (AUK), three FLLs manufactured and was evaluated with traditional fertilization (Trad); with two doses of 70 kg N ha-1 (N1) and 140 kg N ha-1 (N2) and a control (0 kg N ha-1) with 15N by the isotopic dilution technique. Accumulation in (1) vegetative growth (VG), (2) initiation of tuberization (IT), (3) tuber growth (TG), and physiological maturity (FM) was made. The Fertilizer N yield (RenNtot), the fertilizer N per difference (RenNfdif) and the isotopic method (RenNfiso), the recovery efficiency of N per difference (ERNdif) and isotopic (ERNiso) were determined. In RenNfdif and ERNdif, the higher dose was better and Trad outperformed FLL, in RenNfiso and ERNiso it was similar. Staged in RenNfdif, Trad outperformed the FLLs in all four stages and in RenNfiso, Trad and AUK1 showed better effect in all four stages. In FLL the source of N is Urea and in soils with alkaline pH the enzyme urease is not found and its effect was less than Trad, for that reason is not appropriate to use urea in these soils.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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