Assessing the Effectiveness of Zn Acetate and Oxide as Alternatives for Corn and Soybean Seed Treatment in Sandy and Clay Soil
Notice bibliographique
Résumé
Zinc (Zn) is the micronutrient with the lowest availability in agricultural soils, and consequently 50 % of the world’s soils present Zn deficient. To test the viability of alternative Zn sources (Zn acetate and Zn oxide) to corn and soybean seed treatments, we ran an experiment using these two alternatives at contrasting application rates (0; 0.25; 0.50; 0.76 and 1.01 g kg-1) applied to soybean and corn seeds that were subsequently sowed in sandy and clay soils. We measured: Zn accumulation, dry matter and germination, and analyzed this data using uni (LSD-test) and multivariate analysis (Principal Component Analysis, PCA). Results of the PCA showed that the sandy soil yielded higher dry matter and Zn accumulation than the clay soil. The corn provided higher dry matter while the soybean showed enhanced Zn accumulation and germination. The LSD test showed that corn presented positive Zn accumulation in response to Zn rates in both sandy and clay soil. For soybeans, this effect was only observed in sandy soil, while the clay soil presented decreases in dry matter and germination due to Zn rates. Overall, our findings reveal that both Zn acetate and Zn oxide are viable alternatives for supplying Zn to corn seed treatment in sandy and clay soil, and to soybean seed treatment in sandy soil. We suggest that more research should be undertaken to understand the response of soybean seed treatments to Zn supply, especially in clay soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».