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Enregistrement W2773134995 · doi:10.5539/jas.v10n1p204

Glyphosate Tolerant Soybean Response to Different Management Systems

2017· article· en· W2773134995 sur OpenAlexvenueno aff
Alfredo Júnior Paiola Albrecht, Leandro Paiola Albrecht, Arthur Arrobas Martins Barroso, Victor José Salomão Cesco, Fábio Henrique Krenchinski, André Felipe Moreira Silva, Henrique Fabrício Placido, Danilo Morilha Rodrigues, Ricardo Victória Filho

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlyphosateAgronomyPhytotoxicityCropPhotosynthesisYield (engineering)Crop managementCrop yieldChlorophyllBiologyBiotechnologyEnvironmental scienceHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of glyphosate tolerant crops technology are well-known, and its acceptance by farmers is undeniable. However, results of recent research indicate that, in some situations, glyphosate applied to herbicide-tolerant soybean crops may have phytotoxic effects affecting nutritional balance, photosynthesis and others biochemical process in plants. Despite the increasing information available on this subject, there are still scientific and technical issues that need to be clarified. Therefore, the present study aimed to assess the impact of applying different rates, management systems, and formulations of glyphosate to glyphosate-tolerant soybean trough different regions of Brazil in different environmental conditions. Two experiments were conducted over two crop seasons. A 2 × 2 × 5 (formulations × stage of application × doses) factorial design was used in each of them, for a total of 20 treatments with four replications. The study assessed a series of variables related to agronomic performance such as total chlorophyll and yield. The results suggest some problems associated with post-emergent use of glyphosate in tolerant soybean crop as 5% total yield reduction even without phytotoxicity symptoms dependent of season. There was not found any formulation interaction with yield decrease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,939

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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