Performance of Corn Hybrids as a Function of Nitrogen Doses and Trichoderma Harzianum
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the performance of commercial corn hybrids with the application of Trichoderma harzianum under varying nitrogen levels. The experiment was conducted at the State University of Goiás, Campus Sul, during the 2022/23 harvest. The experimental design employed a factorial scheme 9 x 3, involving nine commercial hybrids and three nitrogen doses, randomized in blocks with three replications. Three nitrogen doses were applied: control (160 kg ha-1 of nitrogen), low nitrogen (80 kg ha-1 of nitrogen), and low nitrogen (80 kg ha-1 + Trichoderma harzianum). The evaluation encompassed ear height, plant height, relative chlorophyll index, stem diameter, number of rows, number of lines, and dry grain mass. The hybrids 2M77, 2M80, P3898, and P4285 exhibited superior efficiency with 80 kg ha-1 of nitrogen, while DKB390 and P3898 demonstrated the highest responsiveness to the recommended dose of 160 kg ha-1 of nitrogen. The inoculation of Trichoderma harzianum, combined with 80 kg ha-1 of nitrogen, resulted in increased grain mass, in the hybrids 30A91PW, DKB390, GNZ7280, P4285, and RK3014, with variable benefits across different characteristics. However, it is advisable to limit the use of Trichoderma harzianum to these specific commercial cultivars.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».