Fertilisation azotée, phosphatée et potassique dans la production du bleuet nain sauvage
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études ont démontré l’importance de la fertilisation en azote (N) dans l’accroissement de la productivité du bleuet. Peu d’information est toutefois disponible sur le phosphore (P) et le potassium (K). Les objectifs de cette étude étaient de déterminer les impacts de la fertilisation NPK sur les propriétés chimiques du sol et les paramètres agronomiques. Les traitements ont consisté en quatre doses de N (0 à 90 kg N ha−1), deux doses de P (0 et 20 kg P2O5 ha−1) et quatre doses de K (0 à 90 kg K2O ha−1). Le dispositif expérimental, établi sur six sites au Saguenay-Lac-St-Jean, était un factoriel en blocs complets aléatoires. Le pH du sol a diminué suivant les applications de N, de 0,1 unité dans la couche de surface et de 0,2 unité dans la couche 5–30 cm. Des accumulations de P et de K ont été mesurées en surface. Les rendements en fruits ont augmenté de 43 % à la suite des applications de N. Une application de 20 kg P2O5 ha−1 a semblé nécessaire pour maximiser les rendements lorsque les apports en N dépassaient 50 kg ha−1. Une dose ≥ 30 kg K2O ha−1 a diminué les rendements en fruits jusqu’à 24 % lorsque combinée avec une dose > 60 kg N ha−1.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".