Soybean Evaluation of Inoculation: A Three-Year Summary
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between soybean (Glycine max) seed yield and response to nitrogen (N) fertilization have received considerable coverage in scientific literature. This project aims to quantify the response to inoculation for soybean in a field without previous history of this crop (20 years). To address this objective, field studies were conducted during the 2015, 2016, and 2017 growing seasons at the East Central Experiment Field, Ottawa, KS. The treatments consisted of five different N-management approaches: non-inoculated (NI), inoculation at the recommended commercial rate (I1), a double rate of inoculation (I2), a triple rate of inoculation (I3), and non-inoculated but fertilized with 300 lb of N/a (NF). In the 2015 growing season, yields did not statistically differ from one another. In the 2016 growing season, treatment differences were observed and seed yield ranged from 36 to 59 bu/a. In the 2017 growing season, treatments showed significant yield difference, with yields ranging from 23 to 52 bu/a, from the NI to the NF treatment, respectively. Further research should be carried out to understand the impact of the inoculation practice and better understand the best management for N in soybean in newly-planted areas.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».