Leaf Chlorophyll Content and Agronomic Performance of Bt and Non-Bt Soybean
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the levels of chlorophyll and agronomic performance of Bt and non-Bt soybeans. For the evaluation we used the chlorophyll meter (SPAD-502), which was collected randomly in the upper third (TS), middle third (TM) and lower thirds (TI). Evaluations were performed at 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, and 70 days after emergence (DAE). Used the randomized experimental design in a split plot design (2 x 3 x 10) with four replicates for analysis of chlorophyll content and factorial 2 x 2 (two cultivars and two regions) with four replications for the factors of production. For the region of Dourados, the highest chlorophyll levels were presented to 42 DAE for soybeans Bt and non-Bt, the TS and TI, for TM at 42 DAE for soybeans Bt and non-Bt to 35 DAE. In Douradina the highest levels of chlorophyll were for soybean at 28 DAE Bt and non Bt at 49 DAE in the lower third. For TM and TS cultivars Bt and non-Bt had higher chlorophyll content at 35 DAE. From the results obtained, it can be concluded that the Bt technology did not influence the chlorophyll content of soybean, the two cultivars showed similar levels, with higher concentrations in the middle third of the plants in the two regions studied. For agronomic attributes, plant height, first pod height, number of pods per plant and yield, Bt soybeans had higher values compared to non-Bt soybeans in two environmental studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».