Quality of Soybean Seeds Cultivated on Different Potassium Fertilization Management
Notice bibliographique
Résumé
Soybean is one of the crops worldwide cultivated, and although it is usually commercialized quantitatively, qualitative characteristics of its production are highlighted, particularly oil and protein content, which is important for human and animal nutrition besides higher industrial yields in the synthesis of its derivatives. This study assessed the quality seed changes of soybean cultivated under different potassium rates in an Oxisol under no-tillage system in Floresta, Paraná State, Brazil. The experiment designed was in complete randomized blocks composed of a cross factorial (5 × 2) with four replicates. It was carried out in two growing seasons (2016/2017 and 2017/2018) totaling 40 experimental units. The rates (0, 40, 80, 120, and 160 kg ha-1 of K) corresponded to the first factor and sowing fertilization (0 and 30 kg ha-1 of K) was the second factor. Seed electrical conductivity, water content, seed K leaching, seed K content, oil and protein content, seed density, seed mass and yield were measured. The results indicated that K application for soybean may promote better quality seeds production, since electric conductivity, oil and water content and yield have increased in some conditions, although the sowing fertilization did not influence.
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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 ».