Integration of plant, canopy and soil characteristics to increase the efficiency of nitrogen side dress fertilization in Corn2
Bibliographic record
Abstract
O milho é um das culturas mais exigentes em nitrogênio (N). A sua aplicação na dose e época correta pode aumentar a sua eficiência de uso, diminuindo custos e danos ambientais. Foram estudadas características de planta, de dossel e de solo, como indicadores da disponibilidade de N no sistema solo-planta para predição da necessidade deste nutriente em cobertura em milho. Foram conduzidos cinco experimentos a campo e dois em casa de vegetação, nas estações de crescimento de 2002/03 e 2003/04, na Estação Experimental Agronômica e na Faculdade de Agronomia da UFRGS, em Eldorado do Sul e em Porto Alegre-RS, Brasil, respectivamente, e dois experimentos a campo no ano de 2004 no Estern Cereal and Oilseed Research Center, em Ottawa-Ontário, Canadá. Foram avaliadas, em diferentes locais e situações de manejo, características de planta, de dossel e de solo, citando-se: teores de nitrato, amônio e N mineral no solo e na folha; massa seca e área foliar da folha e da planta, teor e acúmulo de N na folha e na planta; teor relativo de clorofila na folha, medido pelo clorofilômetro, reflectância do dossel, medido por dois tipos de radiômetros e fluorescência da folha, medida pelo fluorômetro. Além disso, foram avaliados o rendimento de grãos e seus componentes e parâmetros de eficiência técnica e econômica de uso de N. Dentre as características de planta, o teor relativo de clorofila na folha, e dentre os de solo, o teor de nitrato no solo, destacaram-se entre os demais avaliados. Foram determinados níveis críticos e doses ótimas de N, bem como estabelecidas curvas de calibração para dois níveis de manejo com base nestas características para monitoramento da lavoura. No que diz respeito às características de dossel estudadas, a reflectância apresentou melhores resultados que a fluorescência como indicador do nível de N no sistema solo-planta. Os estudos realizados mostraram que dentre as caracteríticas avaliadas, atualmente, o teor relativo de clorofila na folha tem o maior potencial para auxiliar na determinação da época mais adequada para aplicação de N em cobertura em milho.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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".