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Enregistrement W2993735916 · doi:10.5539/jas.v12n1p194

Inoculation of Wheat With Azospirillum spp.: A Comparison Between Foliar and In-furrow Applications

2019· article· en· W2993735916 sur OpenAlexvenueno aff
Larissa Vinis Correia, Pedro Henrique Felber, Lucas Caiubi Pereira, Alessandro Lucca Braccini, Deived Uilian de Carvalho, Maria Aparecida da Cruz, Thaísa Cavalieri Matera, Renata Cristiane Pereira, Ricardo Feliciano dos Santos, Danilo César Volpato Marteli, Elisete Aparecida Fernandes Osipi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésInoculationMicrobial inoculantShootHuman fertilizationAgronomyDry matterBiologyHorticultureSowingBiofertilizer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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