Effect of Artificial Defoliation in Different Levels on Agronomic Characteristics in Corn Culture
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the present work were to evaluate the effects caused by defoliation at different levels in the corn crop, evaluating the agronomic characteristics and yield of maize. The experiment was conducted in the period from September to January, harvest 2016/2017. The experimental design was a randomized block, consisting of five treatments composed of different levels of defoliation of corn plants with four replicates: T1: Witness, without defoliation of plants; T2: Removal of all leaves of the plant; T3: leaves only in the lower third of the plant; T4: Leaves only in the middle third of the plant; T5: Leaves only in the upper third of the plant. Defoliation procedures were performed at the beginning of the VT reproductive stage of maize. The following parameters were evaluated: Spike insertion height; Diameter of the stem; Ear length; Spike diameter; Number of rows of grains on the spike; Number of grains in row; Final Productivity; Weight of a thousand seeds. The results were significant in almost all analyzed variables, where superior results were obtained by the T1 control, followed by T4. It was concluded that the best results were obtained by the control in which there was no defoliation, but there was no significant difference with the results obtained by the treatment in which there were only leaves in the middle third of the plant. From these results it can be affirmed the great importance of the median leaves above and below the spike insertion.
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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 | 0,001 |
| 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 ».