Management of Soil Acidity and Its Relations With Soybean Productivity in Brazilian Savanna
Notice bibliographique
Résumé
The soils of Brazilian Savanna, naturally, present acidity problems, making correction practices fundamental to ensure production. Even with so many years since the introduction of agriculture, some soil correction practices are still misused. Thus, the objective was to evaluate soybean yield and chemical changes in a Red Oxisol in the Brazilian Savanna with the use of limestone, associated or not with gypsum, applied superficially and incorporated by harrow and moldboard plow. The experiment was conducted under field conditions, in Rio Verde-GO, cultivating soybeans in the 2015/2016 and 2016/1017 harvests. The experimental design was in randomized blocks, with four replications, with treatments arranged in a 3 × 3 factorial scheme. The first factor refers to the application of superficial limestone and incorporated by harrow and moldboard plow. The second factor was the presence or absence of limestone and/or gypsum (0 + 0; 0.875 + 0 and 0.875 + 1.75 t ha-1). Plant height, number of pods per plant, productivity, pH, Al, CTC, Ca, Mg and V were evaluated, in soil depths of 0-0.2 and 0.2-0.4 m. In the 2016/2017 harvest, the characteristics of pH, CTC, V and contents of Ca, Mg and Al were influenced by the methods of application of limestone and by its use, associated or not with gypsum. There was an increase in pH on the soil surface with the use of limestone and on the subsurface with the use of limestone and gypsum. The moldboard plow provided increases in the contents of Ca and Mg in the soil in comparison to surface application. The moldboard plow incresed in soybean yield, in the second crop, with and without association of gypsum with limestone.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».