Effets de la concentration en nutriments des feuilles et de la fertilisation azotée et phosphatée sur la culture du bleuet nain sauvage
Bibliographic record
Abstract
Les rendements en fruits du bleuet nain sauvage ( Vaccinium angustifolium Ait.) varient d'un champ à l'autre malgré une fertilisation minérale équivalente. Il serait plausible que le statut nutritif de la plante défini par les concentrations foliaires en éléments nutritifs des feuilles soit responsable de ces variations. L'objectif a été d’évaluer la réponse de la culture à la fertilisation azotée et phosphatée selon les concentrations en azote (N) et phosphore (P) des feuilles prélevées lors de l'année de végétation. Pour évaluer cette réponse, quatre doses de N (0 à 90 kg N ha −1 ) et trois doses de P (0, 10 et 20 kg P 2 O 5 ha −1 ) ont été appliquées au printemps de l'année de végétation. Le dispositif expérimental, établi sur 34 sites au Saguenay-Lac-St-Jean, était un factoriel en blocs complets aléatoires. Les rendements en fruits ont augmenté de 25 % avec la fertilisation en N comparativement aux parcelles non fertilisées alors que la fertilisation en P n'a eu aucun effet. Les concentrations en N et P des feuilles ont augmenté significativement avec la fertilisation et étaient significativement corrélées aux rendements. L'accroissement de la productivité par kg de N ajouté a été plus élevé lorsque les concentrations en N et P des feuilles étaient faibles. Ainsi, la concentration en N et P des feuilles a expliqué en partie les variations des rendements mesurées aux différents sites. La fertilisation azotée et phosphatée pourrait donc être ajustée en fonction des concentrations en N et P des feuilles et être diminuée lorsque les concentrations sont optimales.
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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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".