Yield and Nutrient Uptake of Common Bean Cultivars as Affected by Plant Population and Growing Season
Notice bibliographique
Résumé
Brazil’s production of common bean is insufficient to supply the domestic market. Factors such as plant density, cultivar, growing season, and nutrient uptake affect bean yield, suggesting the need for more studies to optimize bean production. The objective of this work was to evaluate the effect of plant density on seed yield components and nutrient uptake of two common bean cultivars grown in two different seasons. Field experiments were carried out at the IAPAR experimental site in Santa Tereza do Oeste, Paraná, Brazil in the wet and dry season using five planting densities: 6, 8, 10, 12, and 14 plants m-1. The experimental design was randomized blocks with four replications and two bean cultivars of different growth types. The cultivars used were ‘IPR Curió’ (type I) and ‘IPR Tangará’ (type II), both have erect plant architecture and belong to the Carioca group. Obtained data underwent analysis of variance and regression. Macronutrient uptake was not affected by crop density probably due to nutrient availability and compensatory growth of the crop. High crop density per linear meter decreased the number of seeds and pods per plant but did not affect the first pod height or yield in both cultivars and seasons.
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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) | 0,000 | 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 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 ».