Impact of defoliation at the reproductive stage in different leaves of the soybean plant
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate phytosanitary management can cause a significant reduction in the leaf area of soybean, which directly impacts its yield. The aim of this study was to evaluate the impact of defoliation in the lower, middle and upper leaves of the canopy, at three reproductive stages, on soybean yield, as a tool for improving phytosanitary management. The design was randomized blocks in 3x3+1 factorial scheme, with 4 replicates. The 10 treatments resulted from the combination of 3 defoliation positions on the plant (lower, middle and upper leaves) and 3 phenological stages of the crop (R1, R3 and R5), in addition to a control without defoliation. Morphological and production components and grain yield were evaluated. The data were subjected to analysis of variance and, when a significant difference was identified, the means were subjected to the Dunnett test. It was observed that plants showed a reduction in height in treatments with defoliation in the upper leaves at R1 and R3 stages. For the variables thousand-grain weight and grain yield there was difference only when defoliation was performed at the R5 stage in the upper leaves, resulting in a 16.6% loss in grain yield compared to the control. The soybean crop tolerates a defoliation level of 33.3% up to the R4 stage, in any of the leaves, without significant reduction in grain yield. Upper leaves, from the R5 stage, should be prioritized in the applications of phytosanitary products, which aim to reduce the damage caused by defoliation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».