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Enregistrement W2801090948 · doi:10.5539/jas.v10n6p354

Pre-harvest Desiccation: Productivity and Physical and Physiological Inferences on Soybean Seeds During Storage

2018· article· en· W2801090948 sur OpenAlexvenueno aff
Elias Zanatta, Vinícius Jardel Szareski, Ivan Ricardo Carvalho, Felipe Koch, João Roberto Pimentel, Cristian Troyjack, Simone Morgan Dellagostin, Gustavo Henrique Demari, Francine Lautenchleger, Velci Queiróz de Souza, Emanuela Garbin Martinazzo, Francisco Amaral Villela, Tiago Pedó, Tiago Zanatta Aumonde

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésGerminationDesiccationPhenologyBiologyProductivityHorticultureAgronomyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research is to define which soybean phenological stage is adequate to promote pre-harvest desiccation and to measure the effects of this procedure on the physical and physiological attributes of soybean seeds throughout storage. The experiment was carried out at Fazenda Santa Bárbara da Boa Vista located in the municipality of Cabeceiras, Goiás, Brazil. The experimental design was the randomized blocks arranged in a factorial scheme being five phenological stages of soybean development where desiccant was applied (R5.5, R6.0, R7.1, R7.3 and R8.3) × five post-harvest storage times (0, 40, 80, 120, 160 days), arranged in four replicates. The measured characters were: Productivity, Mass of one thousand seeds, Retention of sieves 5.5 mm, 6.0 mm and 6.5 mm, Germination, Accelerated aging and Field emergence. The application of the Paraquat molecule in soybean plants in the phenological stages R5.5 and R6.0 compromises the physical attributes, mass of a thousand seeds and productivity. The germination and vigor of the soybean seeds are adversely affected due to the early desiccation of the plants, and these effects are potentiated throughout the seed storage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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