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Enregistrement W4411295237 · doi:10.55003/cast.2025.264396

Evaluation of Sulfur and Nitrogen Utilization on Agronomic Traits and Fatty Acid Profiles of Safflower Using a Tester Biplot Model

2025· article· en· W4411295237 sur OpenAlexfundno aff
Naser Sabaghnia, Mohsen Janmohammadi

Notice bibliographique

RevueCurrent Applied Science and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Maragheh
Mots-clésBiplotSulfurNitrogenAgronomyChemistryBiologyBiochemistryOrganic chemistryGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of different sulfur fertilizers and nitrogen levels on the agronomic performance and fatty acid profile of safflower. The experimental treatments included sulfur application at varying rates and sources: S0 (no sulfur application), S25 (25 kg ha-1 sulfur from elemental sulfur, ES), S50 (50 kg ha-1 sulfur from ES), ZS25 (25 kg ha-1 sulfur from zinc sulfate, ZS), and ZS50 (50 kg ha-1 sulfur from ZS). Nitrogen was applied at three levels: N0, N40, and N80 (0, 40, and 80 kg ha-1 nitrogen from urea fertilizer). The experiment was conducted in Baneh, Iran, in 2021. The entry-by-tester (treatment-by-trait) biplot analysis, which accounted for 80% of the observed variability, identified the N80-ZS50 treatment as the most effective in enhancing key traits, including yield, oil content, and specific fatty acids such as linolenic acid. Additionally, other unsaturated fatty acids, including oleic, linoleic, and arachidic acids, exhibited higher concentrations under the N0-S50 treatment. A positive correlation was observed between fatty acid composition, oil content, and protein, as well as among various agronomic traits. Based on overall performance and trait differentiation, N80-ZS50 emerged as the optimal treatment, followed by N80-S25. Trait discriminative analysis highlighted stearic acid, oil content, and linolenic acid as key determinants in safflower evaluation. These findings underscore the significant influence of sulfur and nitrogen fertilization on safflower characteristics, demonstrating the benefits of their combined application. The N80-ZS50 treatment (80 kg ha-1 nitrogen and 50 kg ha-1 sulfur from zinc sulfate) is recommended to enhance safflower performance in upland semi-arid regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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