Effects of N and Density Interaction on Dry Matter Distribution in Canopies in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
A split-plot designed field experiment with three densities( 200 000,250 000 and 300 000 plants·ha-1) and three N treatments( basal fertilizer N 60 kg·ha-1; N 18 kg·ha-1as basal fertilizer plus N 42 kg·ha-1as topdressing at stage R3 /R4) using soybean cultivar Dongnong 52 was conducted to study the effects of starter-N plus top-dressing N on dry matter distribution in leaves,petioles and pods in different canopies under different densities. Results showed that dry matter weight of different organs in middle canopy increased with increment of density at stage R6. At stage R7,dry matter weight of different organs in upper / middle canopy under the density of 250 000 plants·ha-1was significantly higher than the statistics for 300000 plants·ha-1. Different organs dry matter weight in upper / middle canopy after R5 of starter-N plus top-dressing N were significantly higher than those of using N only as basal fertilizer under the same density. Besides,top-dressing N at stage R4 was better than at stage R3. At stage R8,seed dry matter weight in upper canopy of starter-N plus top-dressing N at R4 was15. 2% higher than using N only as basal fertilizer( P 0. 05) under the density of 250 000 plants·ha-1. The number of ≤2-seeded pods in upper / middle canopy reached a maximum under the density of 300 000 plants·ha-1,while the best density for 3 /4-seeded pods was 250 000 plants·ha-1; starter-N plus top-dressing N increased the number of 3 /4-seeded pods. In summary,starter-N plus top-dressing N at R4 under the density of 250 000 plants·ha-1increased the dry matter weight of organs in upper / middle canopy after R6 and the number of 3 /4-seeded pods,and yield under this condition was 10. 8%-36. 5% higher than other treatments( P 0. 05).
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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 | 0,000 |
| 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 ».