Revising the Crop Nutrient Uptake and Removal Guidelines for Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Yield-based crop nutrient uptake (harvested grain + residue/straw) and removal (harvested portion only) data are critical in making nutrient application decisions to achieve a target crop yield in major crops. Developing new high-yielding cultivars within the Western Canadian prairies, implementing best agronomic management practices, and increasing fertilizer application rates have steadily increased dry matter accumulation, seed yield, and crop nutrient uptake. Thus, estimates based on current nutrient uptake and removal guidelines compiled by the Canadian Fertilizer Institute (CFI, 1998; 2001) may not realistically reflect improvements in current best management practices (BMP) - underestimating the productive potential of new cultivars. Our project aims to determine and revise the nutrient (N, P2O5, K2O, S, B, Cu, and Zn) uptake and removal of crops commonly grown in western Canada from samples across different soil zones. The study will also generate a user-friendly mobile application for nutrient uptake and removal. Preliminary nutrient removal (grain) values from the 2020 and 2021 growing seasons show extreme variability across crop yields. Overall, there was generally lower or similar nutrient concentration in most crops compared to the 2001 CFI estimates of higher yields, underscoring the efficiency of newer crop cultivars. The lower nutrient removal per bushel in our study means farmers could save fertilizer costs if application rates are adjusted to reflect removal in grain.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,008 |
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 ».