Cause-and-Effect Relationships in Dry Beans Cultivars Yield Components Under Crop-Livestock System Management
Notice bibliographique
Résumé
In order to identify the contribution of yield components to the final yield of dry beans, two widely adopted cultivars (IAC Milênio, and IPR Tuiuiú) were evaluated under nitrogen fertilization levels (0, 50, 100 and 150 kg N ha-1) in a crop-livestock system. Experiments were conducted under a randomized complete block with three replications design during two years (2016 and 2017) which were split in two cropping phases. A subplot factorial scheme of grazing heights by nitrogen fertilization (grains crops or pasture) was used. Dry beans crops were fertilized during the summer and yield components evaluated along with yield measurements. Descriptive and Pearson’s correlation coefficient analyses were performed and followed by path analysis to explain the interrelationship between yield components (explanatory traits) and yield (main trait). For IAC Milenio in 2016 cultivated as a second crop the main trait influencing yield the number of seeds per plant through direct and indirect effect of other traits, regardless of the topdressing nitrogen level applied. In 2017, a greater number of significant correlations was found for the IPR Tuiuiú cultivar. The number of pods per plant was the trait that affected yield most all nitrogen levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».