Yield and Nutrient Uptake of Soybean Cultivars Under Intensive Cropping Systems
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agricultural systems are necessary to improve soybean [Glycine max (L.) Merr.] seed yield and to increase nutrient use efficiency. Intensification of agricultural systems is an important tool to increase farmers’ profitability in the Cerrado region (Brazil), where soybean is rotated with corn in the same growing season. However, this intensification requires soybean cultivar with short growing periods which is achieved by indeterminate soybean cultivars. There is a lack of information regarding the nutrient uptake by soybean cultivars under intensive agricultural systems in the Cerrado. We sought to investigate soybean biomass production and soybean seed yield of determinate and indeterminate soybean cultivars. We also aimed to quantify the amounts of nutrients taken up by soybean biomass and seeds. Field research was conducted to evaluate 17 soybean cultivars commonly grown by farmers, and we considered the determinate and indeterminate soybean growth habit. Nutrient uptake and aboveground soybean biomass were higher under shorter soybean growth and development cycles. Nitrogen, phosphorus and potassium extraction in modern cultivars was higher than in cultivars used in past decades. Nutrient use efficiency was higher in determinate soybean cultivars than in indeterminate soybean cultivars.
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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 ».