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Enregistrement W4312612577 · doi:10.4236/oalib.1109310

Simulation of the Growth and Leaf Dynamic in Quality Protein Maize and Soybean Intercropping Under the Southwestern Savannah Conditions of DR Congo

2022· article· en· W4312612577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOALib · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntercroppingAgronomyZea maysQuality (philosophy)AgroforestryBiologyGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contributes to the development of methodological tools to understand and predict the functioning of cereal-legume crop associations through mathematical approaches, simulating field cultivation. These mathematical models also show that the competition that exists in the mixed culture could be the main aspect that affects the yield in relation to the establishment of cereal monocultures. In this study, it was shown that maize was spatially dominant over soybean in intercrops, specifically in the intercropping corn-soybean intercrop, compared to monoculture, and that the reduction in LAI of soybean had negative effects on its growth and grain yield. The transition from the interlayer spatial arrangement to the trip spatial arrangement of the maize-soybean association allowed an increase in the LAI of the soybean and consequently increased the yield of the soybean which was 78.06% for the interleaving arrangement at 43.59% for trip arrangement. In conclusion, the intercropping spatial arrangement of soybeans in association with maize corresponds to an LAI which favors the increase in seed productivity. However, for maize, LAI remains constant under different spatial arrangements with stable grain yield.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · 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