Increasing Levels of Sulfur on Lowland Rice in Different Soil Textures
Notice bibliographique
Résumé
A viable alternative to increase productivity in rice cultivation areas has been the investment in macronutrient fertilization. Sulfur (S) is an essential nutrient for plants, as it participates in the formation of several organic molecules, being essential to ensure high yields of rice. The aim of this paper is to analyze the rice crop performance in two types of irrigated floodplain soils under different doses of sulfur fertilization. The experiment was carried out on two lowland soils in Formoso do Araguaia-Tocantins, Brazil, under a randomized block design, in a 2 × 8 factorial arrangement, two soil types and eight sulfur doses, using ammonium sulfate as the source of S (0, 10, 20, 30, 40, 50, 60 and 70 kg ha-1 of S). The doses were applied when the plants were in the V3-V4 development stage in both soils. S provided plant a growth up to 40 kg ha-1, which is the economical feasible dose for plant height in soil 1. With the increase of the dose of S over 60 kg ha-1 in soil 2, there was a decrease in the number of panicles per m2. There was an increase in productivity in soil 2 and reduction in soil 1. The highest grain yield was obtained in soil with higher clay content. The dynamics of sulfur fertilization in floodplain soils requires further studies for a better understanding.
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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 ».