Agronomic Performance of Soybean Intercropped With Cover Crops and the Effects of Lime and Gypsum Application
Notice bibliographique
Résumé
Soybean is the major crop in the Brazilian Cerrado region. Tocantins state has been increasing soybean production mostly into degraded pasture. However, cover crops such as forages crops are important to implement in regional soybean agricultural systems to increase systems resilience due to climate variability. There is a lack of information regarding to agronomic performance of soybean intercropped with cover crops under no-tillage. The experimental design was randomized complete blocks with four replications in factorial 7 × 2. Seven soybean cultivation systems were tested: 1) soybean intercropped with Urochloa brizantha cv. Marandu; 2) soybean intercropped with Urochloa ruziziensis; 3) soybean intercropped with Panicum maximum cv. Mombaça; 4) soybean intercropped with Panicum infestans cv. Massai; 5) soybean intercropped with Pennisetum americanum; 6) soybean followed by Pennisetum americanum; and 7) soybean and fallow. Two soil acidity and amelioration were tested: 1) with lime and gypsum application; 2) without lime and gypsum application. Soybean grain yield, plant height and number of pods per plant were different. Soybean grain yield were higher with lime ad gypsum application. The highest soybean plants height were observed in the treatments where lime and gypsum were applied, and with soybean intercropped with P. maximun and Millet. Soybean number of pods was positively affected P. infestans intercropped with soybean. There was no significant difference among treatments for mass per 100 seeds. Cover crops showed suitable to increase agronomic performance of soybean.
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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) | 0,001 | 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 ».