Combination of Azospirillum and Bradyrhizobium on Inoculant Formulation Improve Nitrogen Biological Fixation in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Co-inoculation in soybean with Azospirillum brasilense and Bradyrhizobium spp. is a consolidated practice to ensure nitrogen supply and maximize productivity and sustainability. This study aimed to evaluate the agronomic efficiency of the co-inoculation in soybean, via seed or in-furrow, of doses of the mixed inoculant containing Bradyrhizobium spp. and A. brasilense in the same formulation. The experiments were conducted under field conditions in four different edaphoclimatic regions to compare seven treatments: Control without nitrogen (N) and inoculant (T1), 200 kg ha-1 of mineral N fertilizer (T2), 100 mL of standard liquid inoculant of Bradyrhizobium spp. (T3) in 50 kg-1 seeds, 100 mL (T4) or 200 mL (T5) of the mixed liquid inoculant in 50 kg-1 seeds, 200 mL (T6) or 300 mL (T7) ha-1 of the mixed inoculant applied in-furrow. Nodulation characteristics (number and mass of nodules) and carbon and N metabolism (dry mass, N content, and N accumulation in the aerial part) were evaluated at the phenological stage R2 (full flowering—there is an open flower at one of the two uppermost nodes). At maturity (R8—full maturity—95% of the pods have reached their full mature color), yield, the mass of 1,000 grains, N content in the grains, and grain N export were measured. The data were submitted to analysis of variance using the F test and comparison of means was performed using the Duncan test (5%). Under field conditions, the mixed inoculant at doses of 200 mL 50 kg-1 seed or 300 mL ha-1 applied in-furrow were equivalent or superior to the standard inoculant for the total number of nodules, N content in the grains, grain N export, productivity, and mass of 1,000 grains. The use of the mixed inoculant containing Bradyrhizobium spp. and A. brasilense in the same formulation meets the demand of grain N export and resulted in increases of 28%, 18% and 7.4% in soybean productivity compared with control without nitrogen, mineral N fertilizer and standard liquid inoculant of Bradyrhizobium spp. respectively.
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) | 0,001 | 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 ».