Supplementary Nitrogen Fertilization in Sugarcane
Notice bibliographique
Résumé
In Brazil, sugarcane (Saccharum spp.) is considered one of the most economically important crops. Nitrogen (N) is one of the most required elements in sugarcane cultivation. Nevertheless, the information about the soil and foliar applications of this nutrient in crops are discrepant. Therefore, the importance of this study is evident. Given the above, this study aimed to evaluate the soil-applied and foliar N fertilization of sugarcane. The experiment was conducted at the Araporã Bioenergia S.A. power plant, located at Fazenda Santa Rita, in the municipality of Itumbiara-GO. The 5 × 5 factorial design was adopted, with four repetitions, including five doses of soil-applied ammonium nitrate and five doses of foliar Amidic N polymer. The nutrient extraction, the experiment’s initial and final total chlorophyll content, the biometric indexes and the industrial quality indexes were analyzed for sugarcane. The ammonium nitrate doses caused differences in fiber, sacarose content, total recoverable sugar, sugar cane Brix, magnesium, and zinc, which was statistically different for the foliar polymer doses. There was no increment of the production variables with the increase of the nitrogen supply in the soil. On the other hand, the levels of zinc and magnesium in the leaves increased 12% and 27%, respectively, reflecting the importance of this fertilization in sugarcane cultivation.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».