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Enregistrement W2803040682 · doi:10.5539/jas.v10n6p86

Nutritional Status and Productive Components of Maize Fertilized With Sewage Sludge

2018· article· en· W2803040682 sur OpenAlexvenueno aff
Carlos César Breda, Renan Francisco Rimoldi Tavanti, Onã da Silva Freddi, Tauan Rimoldi Tavanti, Aline Regina Piedade, Denise Mahl, Iraê Amaral Guerrini, Rogério Carlos Traballi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewage sludgeAgronomySowingUltisolRandomized block designCropPhosphorusSewageFertilizerEnvironmental scienceSoil waterBiologyChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The response of crops to the application of biofertilizers in the soil is not yet well established. Therefore, we carried out this study with the objective of evaluating the productive potential of maize fertilized with doses of sewage sludge, comparing with the use of mineral fertilizer over four agricultural seasons. The experiment was conducted in a Red Dystroferric Nitosol (Ultisol) in a randomized block design and repeated measures in time. The treatments consisted of five doses of sewage sludge and one treatment using nitrogen, phosphorus and potassium in formulation. All fertilizations were carried out at maize sowing at four planting times (summer and 2nd crop of 1st agricultural year and, summer and 2nd crop of 2nd agricultural year) and replicates. The results showed a cumulative increase in the P, Ca, Mg and Zn leaf concentrations over the four seasons crops, when the sewage sludge was used in the 30 and 40 Mg ha-1 doses. However, reductions in plant height, weight and maize cob diameter, mass and grain yield were observed at the end of the last harvest. The treated sewage sludge is a viable alternative for maize fertilization in the first harvest, provides increases in grain yield in the order of 1.35 Mg ha-1 and can be recommended instead of NPK mineral fertilizers in built-up fertility soils.

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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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