Interaction of Mechanical Damage and Chemical Treatment and Its Effects on Soybean Seed Physiological Quality
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate the effects of chemical treatment and levels of mechanical damage and the lignin content of seed coat on soybean seed physiological quality. Two soybean cultivars were used: BMX Lança (58I60 RSF IPRO) and BMX Zeus (55I57 RSF IPRO), with different levels of mechanical injury identified by the tetrazolium test. The chemical treatments used were: control; Carbendazim + Thiram; Carbendazim + Thiram + Dry Powder; Imidacloprid + Thiodicarb; Imidacloprid + Thiodicarb + Dry Powder. A completely randomized design was used, in an 8 × 5 factorial scheme (Types of Samples × Seed Treatment). Physiological quality was evaluated by germination, primary root length, seedling dry mass, accelerated aging and seedling emergence tests. Also, the lignin content in seed coat, one-thousand-seed weight and uniformity test were performed. Data were submitted to analysis of variance (F test) and the mean comparison by the Tukey’s test (p < 0.05). Cultivars showed differences in the tegument lignin content. The treatment with Imidacloprid + Thiodicarb + dry powder promoted greater reduction in seed physiological potential, intensifying in seeds with more severe damage levels. The lignin content in soybeans seed coat influences the occurrence of mechanical injuries. Seeds with greater intensities of mechanical damage are more susceptible to phytotoxic effects promoted by chemical treatment, since such effects are intensified with the incorporation of dry powder in the seed treatment.
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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 ».