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Enregistrement W4229457465 · doi:10.5539/jas.v14n6p141

Agronomic Efficiency of Signum Inoculant in Pre-inoculation of Soybean at 35 and 20 Days Before Sowing in Treated Seeds

2022· article· en· W4229457465 sur OpenAlexvenueno aff
Gabriela S. Machineski, Andrea S. Scaramal, María Amélia Matos, Jonatas F. Langame, Giovana G. Gaiser, Oswaldo Machineski, Arnaldo Colozzi Filho

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingMicrobial inoculantInoculationAgronomyBiologyBradyrhizobiumCultivarHorticultureRhizobium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-inoculating soybean seeds can make sowing faster and provide additional benefits to farmers. However, it needs to guarantee the nitrogen supply to maintain the viability and sustainability of the technique. In this study, we evaluated the agronomic efficiency of SIGNUM® inoculant in the pre-inoculation at 20 and 35 days before sowing chemically treated soybean seeds. Experiments were conducted in four field experiments located at Paraná, Brazil, with a history of soybean cultivation managed under no-tillage systems, with crop rotation according to regional edaphoclimatic conditions. Agronomic efficiency in fields were compared with standard inoculation with a registered product used by farmers. Chemical treatment of soybean seeds with Standak Top® or Maxin XL® + Cruiser® associated with pre-inoculation of the inoculant SIGNUM® for 25 and 30 days reduced the concentration of viable Bradyrhizobium cells recovered from seeds. However, no significant difference was observed regarding nodulation, biological nitrogen fixation, and yield between the soybean inoculated with standard inoculation on farm or pre-inoculation with SIGNUM® in most studied areas.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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