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Enregistrement W3049688686 · doi:10.5539/jas.v12n9p106

Effect of Different Sources of Fertilization on Chemical Properties of Soil Under Cassava Cultivation in Western Pará, Brazil

2020· article· en· W3049688686 sur OpenAlexvenueno aff
Marcelo Laranjeira Pimentel, Iolanda Maria Soares Reis, Victor Sousa Portela, Maria Lita Padinha Corrêa Romano, Carlos Ivan Aguilar Vildoso, Elói Gasparin, Eliandra de Freitas Sia

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman fertilizationManureRandomized block designNutrientAgronomyTotal organic carbonSoil testSoil fertilityChemistrySoil waterEnvironmental scienceBiologyEnvironmental chemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient management becomes essential in soils with low natural fertility, so the use of organic fertilizers can improve chemical properties of soil and reduce production costs. The objective of this study was to evaluate the effect of different fertilization sources on the chemical properties of soil under cassava cultivation. The experiment was conducted between 2017/2018 in the community of Boa Esperança, Santarém-PA using the cultivar Bem-te-vi, in the randomized block design with 4 treatments: T1 (without fertilization), T2 (fertilization NPK), T3 (organic fertilization with poultry manure), T4 (fertilization with cattle manure), with 5 replicates. The soil samples were analyzed for the contents K+, Ca²+, pH in H2O and KCl, Al³+ and soil organic carbon content (TOC). The data were submitted to analysis of variance and the means were compared by the Tukey test at 5% probability, using the software MINITAB© version 18. There were statistical differences between the treatments for all the chemical properties analyzed. The findings of the analysis were that fertilization with catle manure and NPK were the same and differed from the other treatments for the contents of K+, pH in H2O and KCl, for Ca²+ and TOC. The treatment without fertilization obtained the lowest values differing from the others, for Al³+. The source from NPK obtained the lowest content in the soil. The treatments with organic fertilizers had higher levels of the above nutrients in the soil. The chemical properties of the soil were altered from the different management systems for the cultivation of cassava.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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