Incremento na produtividade de soja com inserção de Bacillus subtilis e adubação com cobre no estado do Maranhão
Notice bibliographique
Résumé
A soja é uma cultura com relevância no âmbito mundial. A partir do seu cultivo tem-se possibilidade de gerar empregos diretos e indiretos, no entanto, é sujeita a inúmeras patologias de importância econômica, que incide principalmente suas folhas. Dessa forma, o presente estudo teve como objetivo avaliar a inserção de Bacillus subtilis e fertilização foliar com cobre, no manejo integrado de doenças da soja no estado do Maranhão. O experimento foi realizado nas safras agrícolas 2021/ 2022 e 2022/2023, em Açailândia-Ma. Utilizou-se delineamentos de blocos ao acaso com 4 repetições. os tratamentos foram: 1 – CONTROLE; 2 – Bacillus subtilis (5 aplicações); 3- Adubação com Cobre Cobre (Metis nutri) (4 aplicações); 4 – Químico (Priori - 4 aplicações); 5 - Bacillus subtilis + Adubação com Cobre (Metis nutri) (4 aplicações); 6 – Químico (Priori) + Bacillus subtilis (4 aplicações); 7 – Químico (Priori) + Adubação com Cobre (4 aplicações); 8 – Químico (Priori) + Bacillus subtilis + Adubação com Cobre (Metis nutri) (4 aplicações). Foram avaliadas: altura das plantas, quantidade de entrenós, número de vagens, número de grãos por vagens, massa de cem grãos, peso da biomassa e índice de clorofila. Em ambas as safras resultados de altura da planta, quantidade de entrenós e número de vagens, apresentaram diferenças significativas entre os tratamentos. Na safra 2022/23 Para o parâmetro, altura das plantas, foi observada no tratamento 8, esse mesmo tratamento obteve maior acúmulo de massa seca que os demais tratamentos. Em relação ao índice de clorofila teve influência do manejo utilizado, sendo o tratamento 8, o de valores mais elevados nas duas safras estudadas. Conclui-se que os diferentes tipos de tratamentos provocam mudanças nos atributos de produtividade, no índice de clorofila e na quantidade de biomassa na cultura da soja, sendo o 8 o mais eficaz no incremento de grãos na cultura soja.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».