Growth, Productivity and Quality of Soybean Grains, Submitted to Different Seed Treatments
Notice bibliographique
Résumé
The protection conferred via chemical treatment of seeds is indispensable to the normal development of crops, with a view to the best use of its productive potential. The objective of this study was to evaluate the soybean crop response, cultivate ‘FTS Paragominas RR’, to seed treatment. The study was conducted in an experimental area of the Center of Agrarian and Environmental Sciences of the Federal University of Maranhão, in Chapadinha (MA), from February to June 2018. A randomized complete block design was used, with split-plot in time. The plots consisted of five seed treatments: thiophanate-methyl + fluazinam fungicides, fludioxonil, carbendazim + thiram, the insecticide fipronil and the absence of the application. Throughout the crop cycle the agronomic characteristics were verified: plant height, stem diameter, and leaf area. And, at the time of harvesting, grain yield, the height of insertion of the first pod, the total number of pods and weight of 1000 grains. Seed treatments induced very variable responses on the growth and development of soybean ‘FTS Paragominas RR’. The best performances were obtained with the use of thiophanate-methyl + fluazinam fungicides (dose 198 mL) and fludioxonil (dose 200 mL). The application of carbendazim + thiram and fipronil, both at a dose of 200 mL, presented adverse effects throughout the vegetative and reproductive phases of soybean ‘FTS Paragominas RR’. None of the products provided significant increases in grain yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».