MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2796901759 · doi:10.5539/jas.v10n5p125

No-Tillage and Phosphate Fertilization Management on Soybean Culture in Brazilian Cerrado

2018· article· en· W2796901759 sur OpenAlexvenueno aff
Robson da Costa Leite, Rubson da Costa Leite, Jefferson Santana da Silva Carneiro, Gilson Araújo de Freitas, Antônio Carlos Martis dos Santos, Rubens Ribeiro da Silva, Antônio Clementino dos Santos

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-clésTillageHuman fertilizationAgronomySubsoilPhosphorusRandomized block designSoil compactionEnvironmental scienceBiologyChemistrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the benefits of no-till practices, soil compaction is a problem that can cause, among other things, mechanical impediment to root growth and less response to soil fertilization. The objective of this study was to evaluate the effect of subsoiling and doses of phosphate fertilization on soybean that have been cultivated over ten years under no-till systems in the Brazilian Cerrado. The experiment consisted of a randomized complete block design in a 2 × 4 factorial arrangement. Two managements in consolidated no-tillage area were considered: with and without subsoiling, along with four levels of phosphate fertilization: 0, 100, 300 and 400 kg ha-1 of P2O5. The practice of subsoiling in an area with ten years of no-till system provided an increase of 124.38 kg ha-1 in soybean productivity. Soybean plants grown under no-tillage system, with subsoil management, showed better development and pod production. The maximum phosphorus efficiency, with subsoiling, was achieved with the dose of 172 kg ha-1 of P2O5, yielding 5,693.4 kg ha-1. In the no-tillage system, the maximum efficiency dose and crop yield were 159 kg ha-1 of P2O5 and 5434.2 kg ha-1, respectively.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetSoil Management and Crop YieldTravaux en français237 207