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Enregistrement W2900158594 · doi:10.5539/jas.v10n12p336

Potassium Fertilization in Soybean and Its Correlation With Electrical Conductivity in Soil

2018· article· en· W2900158594 sur OpenAlexvenueno aff
Maryzélia Furtado de Fárias, Roberto Lyra Villas Bôas, Khalil de Menezes Rodrigues, Francisca Gyslane de Sousa Garreto, Mariléia Barros Furtado, Luisa Julieth Parra-Serrano, Francisco A. Soares, Nítalo André Farias Machado, Analya Roberta Fernandes Oliveira, Hosana Aguiar Freitas de Andrade, Raíssa Rachel Salustriano da Silva-Matos

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão
Mots-clésLatosolPotassiumHuman fertilizationRandomized block designAgronomySowingPhosphorusAnimal scienceNutrientBiologyChemistrySoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybeans stand out among the main oilseeds in the world, with potassium (K+) as the second most required nutrient and exported by the plant. The objective of this study was to evaluate the effect of potassium fertilization on soybean crop and its correlation with the electrical conductivity in a Yellow Dystrophic Latosol in the Cerrado of Maranhão. The experiments were conducted in the years of 2015 and 2016. The design was a randomized block design, with five treatments and five replications. Treatments consisted of the following K2O doses: 0, 50, 100, 200 and 300 kg ha-1 in the sowing groove. The data collected were submitted to analysis of variance and regression. The response of soybean to potassium fertilization occurred for the mass of 100 grains. The highest grain yield was evidenced in the first year of soybean cultivation. The increase in the adjustment parameters of the regression models in the electrical conductivity of 20-40 cm in the second year of cultivation occurred as a function of the increase of the potassium fertilization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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