Assessment of the influence of soil inoculation on changes in the adaptability of maize hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this paper is to present the results of the field trial carried out to collect and assess data on the interaction of maize ( Zea mays L) genotypes and beneficial microorganisms. The small plot field trial consisting of untreated control plots and plots treated with biostimulants was conducted in three consecutive years (2019, 2020 and 2021). Yield is a particularly important trait from the aspect of maize breeding as well as maize production; therefore, the present study focused more closely on how it was influenced by the biostimulant treatments. The level of grain yield, grain moisture content at harvest and grain dry-matter content were observed and recorded as the components of yield. The nutritional value of kernels was also tested, and protein, oil and starch contents were analysed as the most important components of this trait. The results reflected that the treatment with biostimulants constituted from beneficial microorganisms can be listed among the factors influencing the grain yield, in addition to the seasonal effect, the genotype and the nutrient supply of the soil. The treatment with biostimulants, even on its own among the factors, had an impact on the quantity and components of yield, and on the characteristics determining the kernel nutritional value. The interaction between the genotypes and the interacting microorganisms is of specific importance. The most spectacular result was attained with the application of one of the biostimulants leading to elevated grain yield in 75% of the maize genotypes in the study, along with a kernel nutritive value equal to the control group over all of the three years of the trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».