Nitrogen and sulfur Association: Effects on Yield Components and Physical Attributes of Wheat Seeds
Notice bibliographique
Résumé
The aimed to evaluate the effect of different nitrogen doses in association with sulfur fertilization on yield components and seeds physic-quality attributes. The experimental design was randomized blocks, arranged in a 3 × 5 × 2 factorial design (cultivar × nitrogen doses × sulfur management), with four replications. The analysis of variance revealed that wheat cultivars × sulfur management interaction was significant for height insert of main spike. Interaction was verified between cultivars × nitrogen doses for number of tillers per plant and number of spikes per m2. The nitrogen doses × sulfur management interaction was significant for number of tillers per plant. Interaction between cultivars × nitrogen doses were observed for number of spicules per spikes and number of seeds per spike. Nitrogen fertilization has different effects on wheat cultivars. The cultivar ‘TBIO Sinuelo’ presents greater seeds yield with improvement of nitrogen fertilization doses. High nitrogen doses provide increasing of wheat seeds yield. Nitrogen doses influence differently on yield components of wheat. Number of tillers per plant is correlated with seeds yield. Physical attributes of wheat seeds are not influenced by nitrogen doses increasing. Sulfur fertilization promotes tillering and increment of number of spicules per spike. The cultivar ‘TBIO Sinuelo’ presents higher weight per 1000 seeds, followed by ‘Jadeíte 11’, and ‘TBIO Sintonia’.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».