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Enregistrement W2942594230 · doi:10.5539/jas.v11n6p460

Chemical Attributes of Soil and Response of Wheat to Serpentinite in Direct Seeding System

2019· article· en· W2942594230 sur OpenAlexvenueno aff
Alves Alexandre Alovisi, Munir Mauad, Alessandra Mayumi Tokura Alovisi, Luciene Kazue Tokura, Robervaldo S. Silva, Cezesmundo Ferreira Gomes, Reinaldo Prandini Ricieri, Jair Antônio Cruz Siqueira, Gabriele B. Oliveira, Bruno F. Lima, Waldenio Antonio de Araújo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésRandomized block designSeedingResidualTillageAgronomyChemical compositionCation-exchange capacityChemistryEnvironmental scienceSoil scienceSoil waterMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The serpentinite is an alternative for the correction of soil acidity and is composed of calcium and magnesium silicate. The objective of this study was to evaluate the residual effect of the serpentinite application on soil chemical attributes and the effects on wheat crop productivity in a no-tillage system. The experimental design was a randomized block design, in a subdivided plot scheme, with four replications. The plots were constituted by serpentinite doses (0, 2, 4, 8 and 16 Mg ha-1) and in the subplots the soil collection layers (0.0-0.10 and 0.10-0.20 m). The chemical attributes of the soil evaluated at 41 months after the application of serpentinite, presented favorable results of the residual power of this corrective. The main results observed are related to the increase of pH, decrease of aluminum content and potential acidity, and increase of Ca, Mg and Si contents, cation exchange capacity (CTC) and base saturation. The residual of the serpentinite in the soil contributed with an improvement in the chemical attributes of the soil, which favored the increase of the dry mass, number of spikes and yield of the wheat crop.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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