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Enregistrement W2793832361 · doi:10.5539/jas.v10n4p209

Macronutrients and Micronutrients Variability in Soybean Seeds

2018· article· en· W2793832361 sur OpenAlexvenueno aff
Rodrigo Lamaison de Vargas, Luís Osmar Braga Schuch, Willian Silva Barros, Geliandro Anhaia Rigo, Vinícius Jardel Szareski, Ivan Ricardo Carvalho, João Roberto Pimentel, Cristian Troyjack, Lanes Beatriz Acosta Jaques, Velci Queiróz de Souza, Tiago Corazza da Rosa, Tiago Zanatta Aumonde, Tiago Pedó

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronutrientPotassiumPhosphorusZincManganeseChemistryNutrientAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to evaluate the chemical composition of the macronutrients: nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg) and sulfur (S), and micronutrients: boron (Cu), iron (Fe), manganese (Mn), molybdenum (Mo) and zinc (Zn), and the elements aluminum (Al) and sodium (Na) measured in soybean seeds from different producing regions of Brazil. This work was carried out by sampling 2543 lots of soybean seeds produced in the 2009, 2010, 2011 and 2012 growing seasons. There is high variability of macro and micronutrients concentration in soybean seeds produced in several regions of Brazil. The nitrogen, potassium, phosphorus, and calcium are the most pronounced macronutrients in soybean seeds. Among the micronutrients, iron, manganese and zinc are those with more evidence. Understanding macro and micronutrients variability is critical for improving management and fertility treats in soybean seed production fields.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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