Methods of Soil Management and Depths of Sowing in Corn Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
Corn (Zea mays L.) is one of the most cultivated grains in the world. It provides widely used products such as food, feed, raw materials for industry and ethanol, mainly due to the quantity and nature of its reserves accumulated in the grains. The objective of this research was to evaluate different depths of sowing and the use of different initial methods of soil preparation for growing corn. A randomized-complete blocks design was applied in a split plot with subsoiling, tillage, rotary hoe, ploughing, manual weeding and three sowing depths. Analysis of variance showed a significant difference (p < 0.01) of stem diameter (SD), plant height (PH), root fresh mass (RFM), root dry mass (RDM), aerial dry mass (ADM), aerial fresh mass (AFM), while number of leaves (NL) showed no differences statistically. Regarding to stem diameter, the methods with subsoiling, ploughing and rotating hoe showed the best results. In relation to plant height, the treatments of subsoiling, tillage, ploughing and rotating hoe had the best performances. The use of the subsoiling method showed the best results between the characteristics of the plant and corn yield. The corn yield presented better yields with the subsoiled and rotary hoe preparation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».