Yield of Soybean in Different Systems of Pasture Replacement With and Without Soil Scarification
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to adjust the physical environment in sandy soils in no-tillage, to allow for the better development and yield of soybean, under water deficient conditions. The experiment was conducted at the Experimental Farm of The University of Western São Paulo in Presidente Bernardes, SP, 22º28'09'' S, 51º67'48'' W, 400 m asl. The experimental design constitued of two blocks each for the study variable: soil scarification, and no soil scarification. Each block was divided into 4 sub-blocks/treatments (control-natural seed bank of Urochloa brizantha-NSB; Urochloa brizantha broadcast seeding; Urochloa brizantha in line seeding; Urochloa brizantha in line seeding with soybean intercropped) with four replicates. As a plot, four systems of reimplantation of pasture with 4 kg ha-1 of Urochloa brizantha (Marandu cv.). Evaluated parameters: dry matter yield of pasture; yield components and soybean yield. The variables analyzed in each treatment were submitted to analysis of variance (p < 0.05) and as means were compared by the Tukey test (p < 0.05) using the Sisvar software. Considering the results obtained in the following research, it can be concluded that, according to the different pasture reimplatation systems, the treatment (in-line + soybean) contributed both to the increase of the dry matter of fodder, and to a yield of Soybean. Regarding the effect of soil scarification, none of the results were significantly influenced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».