Agronomic Performance of Soybean With Seeds Treated With an Algae Extract Base Biostimulant
Notice bibliographique
Résumé
The use of biostimulants in the treatment of soybean seeds can provide beneficial effects on the crop due to the synergism between the organic components present in products from natural compounds. Due to the scarcity of results of research on biostimulants in the treatment of soybean seeds, the objective of this study was to evaluate the effects of doses of a biostimulant in the treatment of seeds, on agronomic characteristics, productivity components and profitability of soybean culture. Therefore, two experiments were carried out in the field in the 2016/17 and 2017/18 harvests, using a randomized block design with six replications and four treatments referring to doses of 0.00; 0.05; 0.10; and 0.15 L 100 kg seeds-1. The agronomic characteristics of soybeans, grain yield and profitability of using the biostimulant were evaluated. From the obtained results, it can be seen that the dose of 0.15 L 100 kg seeds-1 provided greater profitability in both harvests. In addition, doses above 0.12 L 100 kg seed-1 provide higher grain yields and a higher grain mass, in addition to other productivity components.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».