Multivariate Approach in the Initial Development of Soybean as a Function of Co-inoculation and Micronutrients
Notice bibliographique
Résumé
Co-inoculation in soybean is the mixed inoculation with bacterias of the genus Bradyrhizobium and Azospirillum brasilense. The applicability of this practice has become the subject of recent research that aims to overcome the main limitations of biological nitrogen fixation, obtained by traditional soybean inoculation with only Bradyrhizobium. This study investigated the interaction effects among cultivars, bacterium types, with and without micronutrients applied to the seeds on the initial developmental stages of soybean cultivars using multivariate analyses. The seedlings were cultivated in pots filled with soil in greenhouse conditions. The experiment was installed in the Alta Mogiana branch of the Paulista Agribusiness Technology Agency (APTA) in Colina, SP. The 32 treatments were arranged as 4 × 4 × 2 factorial with four soybean cultivars, four bacterium types, with and without micronutrients applied to the seeds. The evaluations were performed at 5, 8 and 32 days after sowing (DAS). The parameters analyzed in the pots showed that the cultivars behaved differently depending on the type of bacteria used. The co-inoculation promoted better nodulation and initial seedling growth in some cultivars. In general, cultivars without application of micronutrients were superior in terms of the parameters analyzed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».