Soybean Response to Inoculation with <i>Bradyrhizobium japonicum</i> in the United States and Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Soybean seed inoculation with Bradyrhizobium japonicum enhances grain production. Greater inoculation response happens in Argentinean sites than in the United States. Several soil properties and crop management practices are related with the responses to inoculation. Although the relevance of biological N nutrition of soybean [ Glycine max (L.) Merr.] is recognized worldwide, inoculation with Bradyrhizobium japonicum shows variable results and the benefit needs to be validated under current crop production practices. We conducted statistical analysis of soybean field trial data to provide insight into factors affecting the efficacy of soybean inoculation under contrasting crop production conditions. Most experimental sites, 187 trials in the United States and 152 trials in Argentina, were in soils with soybean history and naturalized B. japonicum strains. Yield increases were greater in Argentina (190 kg ha −1 equivalent to 6.39%) than in the United States (60 kg ha −1 equivalent to 1.67%). Tillage methods did not affect inoculant performance. In the United States, inoculation was more effective in soils with higher pH (>6.8) while in Argentina the greatest inoculation effect on crop production occurred in soils with a lower pH (<5.5). In the United States, where most of the trials were in rotation with corn ( Zea mays L), the greatest positive effect of inoculation was observed in late planted soybean crops and independent of soil organic matter (SOM). In Argentina, the inoculant had its greatest effect in soils with no soybean history, a relatively high SOM, higher levels of soil extractable P and S, and in areas with greater precipitation during early reproductive growing stages. In both regions, the yield increases due to B. japonicum inoculation support the regular use of this practice to help provide adequate conditions for soybean production.
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 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 ».