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Enregistrement W2951789773 · doi:10.5539/jas.v11n9p167

Biomass Accumulation and Industrial Yield of Irrigated Sugarcane Submitted to Sources and Doses of Nitrogen Grown in Cerrado Oxisol

2019· article· en· W2951789773 sur OpenAlexvenueno aff
N. F. da Silva, Fernando Nobre Cunha, Marconi Batista Teixeira, Frederico Antônio Loureiro Soares, Eduarda Cristina Da Fonseca Silva, Rubens Duarte Coelho, Fernando Rodrigues Cabral Filho, L. C. de M. Silva, W. S. da S. Cavalcante

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e ComunicaçõesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésIrrigationRandomized block designOxisolSowingAgronomyBiomass (ecology)SugarYield (engineering)Environmental scienceAmmonium nitrateNitrogenMathematicsBiologyChemistrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sugar and alcohol sector have invested heavily in technologies to increase the productivity of sugarcane and consequently the gross income of sugar and alcohol; among these practices irrigation and fertilization stands out. Based on the hypothesis that the source and the availability of nitrogen influence the growth, development and yield of irrigated sugarcane in the cerrado region, this study aimed to evaluate the accumulation of biomass and yield to define the best source and dose of nitrogen fertilization in irrigated sugarcane, in the cane-plant cycle, in a very clayey dystrophic Red Latosol, cerrado phase. The experiment was carried out at the Raízen Plant, located in the municipality of Jataí-GO. Brazil. The variety IACSP95-5000 was used in a randomized block experimental design, analyzed in a split-split-plot scheme, with four replicates. The factors evaluated were in the plots of four N rate (0, 60, 120 and 180 kg ha-1); In the split-plot two N sources (urea and ammonium nitrate) and as split-split-plot were represented by four evaluation periods (210, 250, 290 and 330 days after the planting-DAP). The irrigation was by sprinkling, performed by a central pivot. The highest gross sugar yield and gross alcohol yield in the average source of 131.72 kg N ha-1 had an average increase of 32.19%, compared to without N application 0 kg N ha-1.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,262
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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