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Enregistrement W1965247414 · doi:10.5539/jas.v7n2p68

Corn Silage (Zea mays L.) Response to Zinc Foliar Spray Concentration When Grown on Sandy Soil

2015· article· en· W1965247414 sur OpenAlexvenueno aff
Saad Drissi, Abdelhadi Aït Houssa, Ahmed Bamouh, Mohamed Benbella

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageZincAgronomyShootChemistryZea maysYield (engineering)Plant growthHorticultureBiologyMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to identify an adequate zinc (Zn) foliar spray concentration which corrects Zn deficiency without disrupting other plant mineral contents, enhances plant growth, and thereby corn silage yield when grown on sandy soil. A field experiment was conducted using five Zn foliar spray concentrations (w/v): 0.03%, 0.07%, 0.10%, 0.14% and 0.18%. Zn sulfate (ZnSO4. 7H2O) was used as a source of Zn. Zn foliar application was realized at two growth stages (6-7 and 9-10 leaf stages). A treatment without Zn foliar spray was maintained as control. The results showed a quadratic response of corn silage towards Zn foliar spray concentrations, in which 0.09% was the optimum value for overcoming Zn deficiency. Such level increased shoot Zn concentration at harvest from 15 mg kg-1 to 21.8 mg kg-1, didn’t decrease plant mineral content below critical levels, enhanced plant growth and raised silage yield by 49.4% compared to control. On the other hand, Zn foliar spray concentration up to 0.10% induced visible leaf damage, growth inhibition and a decrease of 26% in silage yield compared to Zn foliar applications at 0.09%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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