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Enregistrement W3110650857 · doi:10.5539/jas.v13n1p147

Agronomic Performance of Soybean With Seeds Treated With an Algae Extract Base Biostimulant

2020· article· en· W3110650857 sur OpenAlexvenueno aff
Gabriel Bressiani Melo, Alessandro Guerra da Silva, Adriano Perín, Guilherme Braga Pereira Braz, Christiano Lima Lobo de Andrade

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized block designProductivityBiologyCropAgronomyCrop productivityHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,198

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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