Evaluation of Agronomic Efficiency with Regional Source of Natural Potassium in the Brazilian Midwest
Notice bibliographique
Résumé
Brazil plays an important role in global food production, but faces challenges due to its dependence on imported fertilizers. To reduce this vulnerability of the agricultural sector, the use of natural sources such as agrominerals, also known as rock dust, is gaining ground. The objective of this study was to characterize and evaluate a new source of natural potassium, extracted from a deposit located in the Brazilian Midwest, through geological characterization and agronomic evaluation through yield tests, soil and foliar potassium content. The tests were conducted in a greenhouse with seven treatments, two soil types and four replications, with millet, soybeans and beans in succession to evaluate the residual effect of the product. The agromineral was classified as a nepheline syenite saprolite with an average K2O content of 11.6%. The effects of the agromineral were promising, especially in the medium term. In the case of beans, at the standard dose of 60 K2O, yields in clay soils were 3.6 Mg ha-1 higher than in the 60 KCl treatment, which obtained only 2.3 Mg ha-1, probably due to absorption or leaching losses, since the effect evaluated was residual in nature. For all the crops evaluated, the agromineral showed an increase in potassium levels in both the soil and the leaves compared to the control group, indicating that it is a potential alternative to gradually reduce the use of traditional chemical fertilizers. Field trials are recommended to validate these benefits, taking into account more realistic environmental variations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».