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Enregistrement W2330578565 · doi:10.5897/ajar2013.7293

Sources and rates of nitrogen in summer corn under no-tillage on winter cover crops

2014· article· en· W2330578565 sur OpenAlexaff
Werncke Ivan, Nelson Melegari de Souza Samuel, Bassegio Doglas, Ferreira Santos Reginaldo, Pereira Dias Patricia, Deonir Secco, Gurgacz Flvio, Aparecido Bariccatti Reinaldo, Cristina Morais Vidal Thais

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Agricultural Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyCover cropNitrogenTillageRaphanusNutrientEnvironmental scienceCropWeedBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cover crops occupy and protect the soil during winter and also provide nutrients to tropical soils. The aim of this study was to evaluate the effect of sources and levels of nitrogen applied to a summer corn crop cover in succession to cover cropsunder no-tillage. The experimental design consisted of randomized blocks with four replications in a scheme with subdivided plots. The main plot was composed of two crops that preceded corn; common oat (Avena strigosa Schreb.) and forage turnip (Raphanus sativus), and a winter fallow area (weed). The subplot consisted of two nitrogen sources (urea and ammonium sulphate), and the splits of each subplot were constituted by four rates of nitrogen (0, 30, 60 and 120 kg ha-1). The following production components were analyzed: ear diameter, kernel rows per ear, mass of 1000 grains and grain yield. Corn grown after oat presented responses to nitrogen fertilization for mass of 100 grains and hence to grain yield. Key words:  Zea mays, nitrogen fertilization, urea, ammonium sulphate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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