Nitrogen Use and Protein Yield of Two Maize Cultivars in Cohesive Tropical Soil
Notice bibliographique
Résumé
One major challenge to developing sustainable family farms in tropical regions is increasing nitrogen use efficiency. The aim of this study was to evaluate the combined effects of leguminous residues of low-and high-quality on nitrogen uptake, as well as on content of protein of a Quality Protein Maize (QPM) and of a hybrid maize in a tropical sandy loam soil. The experimental design consisted of randomized blocks with four replicates in a 6 × 2 factorial and six treatments: Gliricidia + Clitoria (GC); Gliricidia + Acacia (GA); Leucaena + Gliricidia (LG); Leucaena + Clitoria (LC); Leucaena + Acacia (LA) and a control without legumes (C). A sub-plot was constructed, sowing in each plot two maize cultivars, opened pollination QPM BR 473 and hybrid Ag 7088. We conclude that the combined use of leguminous residues applied on the soil surface might increase the uptake of nitrogen, the protein contents of maize and the grain yield. In bare soil prone to cohesion, the use of synthetic N is not feasible for both maize yield and for protein yield compared with use of covered soil. The results also showed that the effects of leguminous residue quality on N uptake may differ from year to year due to variation in water stress days.
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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 ».