Foliar Application of Nitrogen Affects Metabolism and Productivity of Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Soybean is one of the world’s most economically important crops and several factors can affect the productivity of this culture. Among these factors is the supply of needed nitrogen, especially in the reproductive stage, as it acts in photosynthetic activity and in grain filling. In view of this, the objective of our work was to evaluate the effect of foliar application of nitrogen in different reproductive stages in soybean culture. Two sources of nitrogen were used: conventional urea and urea-formaldehyde/triazone, both applied in reproductive stages R2, R3, R4, or R5, as well as a control treatment without foliar application of nitrogen. Plants submitted to foliar application of urea-formaldehyde/triazone showed an increase in nitrogen metabolism (percentage of nitrogen derived from the atmosphere [Ndfa] and nitrate reductase activity [NR]), an increase in peroxidase (POD), and the consequent reduction in hydrogen peroxide (H2O2) in all stages of application of this treatment. When urea-formaldehyde/triazone was applied in R4, it resulted in a 7% increase in yield. The application of conventional urea in reproductive stages R4 and R5 increased nitrogen metabolism and resulted in an increase in yield by 4%. However, conventional urea reduced yield when applied in stages R2 and R3. The use of low doses of foliar nitrogen in stages R4 and R5, increased nitrogen metabolism in soybean plants. The timing of the application has a direct impact on the results with the slow-release nitrogen (urea formaldehyde /triazone) showing better results when applied in stage R4 and better results for conventional urea in R5.
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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 ».