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Enregistrement W3142710292

Effects of N and Density Interaction on Dry Matter Distribution in Canopies in Soybean

2015· article· en· W3142710292 sur OpenAlexaff
WU Qion

Notice bibliographique

RevueDadou kexue · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterCanopyFertilizerStarterDry weightMathematicsAnimal scienceCultivarAgronomyField experimentHorticultureBiologyBotany
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
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