Glyphosate Tolerant Soybean Response to Different Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 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 ».