Agronomic Efficiency of Grammy Crop® (Azospirillum brasilense) Under Different Application Methods in First- and Second-Crop Maize
Notice bibliographique
Résumé
The nutritional requirements of maize are some of the most studied factors in the production of this crop. It is known that nitrogen (N) is the major nutrient required by maize. Products based on microorganisms such as Azospirillum spp. can promote N fixation, providing yield gains. This study aimed to investigate the agronomic efficiency and feasibility of applying Grammy Crop® (Azospirillum brasilense-based product) by different methods to first- and second-crop maize. Experiments were conducted in two seasons between 2019 and 2020. In the first crop, a 4 × 7 factorial design was used, in which the first factor was locality (Candói, PR; Guarapuava, PR; Santa Maria do Oeste, PR; and Sertão, RS) and the second factor was treatment (untreated control, 75% N control, 100% N control, commercial A. brasilense-based inoculant, Grammy Crop® liquid seed treatment, Grammy Crop® peat-based seed treatment, and Grammy Crop® liquid foliar treatment). In the second crop, the factorial design was 3 × 7, with three localities (Pitanga, PR; São Miguel do Iguaçu, PR; and Serranópolis do Iguaçu, PR) and the same treatments. At physiological maturity, plants were evaluated for yield (kg ha-1), thousand grain weight (g), plant height (cm), shoot dry weight (kg ha-1), leaf N content (g kg-1), and grain N content (g kg-1). All treatments improved productive, vegetative, and nutritional parameters compared with the untreated control for all localities and crops. Grammy Crop® was efficient in improving maize yield under all methods of application, providing similar benefits as N fertilizer and a commercial inoculant.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».