Inoculation of Wheat With Azospirillum spp.: A Comparison Between Foliar and In-furrow Applications
Notice bibliographique
Résumé
The present work aimed to evaluate the agronomic performance of wheat grown under no-tillage system and submitted to different doses and methods of inoculation with Azospirillum spp. Eight treatments were tested: 1) control; 2) half N dose; 3) full dose of N; 4) half N dose + standarded inoculation by seeds (200 mL ha-1); 5) half N dose + in-furrow inoculation (200 mL ha-1); 6) half N dose + in furrow inoculation (300 mL ha-1); 7) half N dose + inoculation by foliar spraying (200 m ha-1) and 8) half N dose + inoculation by foliar spraying (300 mL ha-1). The following parameters were evaluated: number of tillers per plant, number of grains per spike, shoot dry biomass, weight of thousand seed mass, hectoliter weight, nitrogen content in grains, nitrogen content in shoot dry matter as well as crop yield. Our results showed that the supply of the half dose of mineral N associated to foliar inoculation with Azospirillum at the dose of 300 mL ha-1 provided positive results on wheat yield, confirming the bacterial ability to fix N. However, only the full mineral N fertilization stood out as the best N fertilization management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».