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Enregistrement W2785999408 · doi:10.5539/jas.v10n3p364

Economic Use of Water in Drip-Irrigated Maize in Semi-Arid Region of Brazil

2018· article· en· W2785999408 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Silva, Rafaela Félix Basílio Guimarães, Ronaldo do Nascimento, Hallyson De Oliveira, Iêdo Teodoro, José Alberto Ferreira Cardoso, Carlos Vailan de Castro Bezerra, Jaílson Lopes da Penha

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationRandomized block designDrip irrigationSowingProductivityAridEnvironmental scienceYield (engineering)AgronomyCropWater useGeographyMathematicsBiologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the economic level of drip irrigation for the crop of maize in the region of backwoods of Alagoas in Brazil, aiming at a sustainable production and economically viable. For this, the hybrid AG7088 was submitted to five irrigation levels (40, 80, 120, 160 and 200% of ETc) in an experiment developed at the Federal Institute of Alagoas/Campus Piranhas, with a randomized block design and four replications. Harvesting was carried out 98 days after planting, where grain yield with 12% moisture reached 2.1 and 11.8 Mg ha-1 and water use efficiency of 181.8 and 55.3 mm Mg-1 in treatments with 40 and 160% of ETc, respectively. The maximum a physical productivity estimated by the production function was 11.3 Mg ha-1, obtained with 919 mm of irrigation water. The maximum economic yield was 11.1 Mg ha-1, obtained with level of 841 mm (160% ETc).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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