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Influência de nitrogênio, zinco e boro e de suas respectivas interações no desempenho da cultura de milho (Zea mays L.)

2003· dissertation· pt· W1918322985 on OpenAlexfundno aff
Márcio Augusto Soares

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant Micronutrient Interactions and Effects
Canadian institutionsnot available
FundersManitoba Medical Service Foundation
KeywordsZea maysPhysicsHumanitiesBOROArtBoronAgronomyBiologyNuclear physics

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n O presente trabalho teve como objetivo avaliar o modo como os micronutrientes zinco e boro e suas interações com a adubação nitrogenada influenciam no desempenho da cultura do milho (Zea mays L.). O experimento foi conduzido em área pertencente à Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ/USP), no município de Piracicaba-SP, no ano agrícola de 2000/2001, em solo classificado como Nitossolo Vermelho, Eutrófico, onde foi semeado o híbrido Cargill 909. O delineamento experimental utilizado foi casualizado em blocos com vinte e sete tratamentos e três repetições, onde tanto o zinco como o boro foram aplicados de forma localizada no sulco, por ocasião da semeadura do milho. Os tratamentos corresponderam a cinco doses de zinco (0, 2, 4, 8 e 16 kg.ha -1 ) e cinco doses de boro (0, 1, 2, 4 e 8 kg.ha -1 ), associados ou não ao nitrogênio, o qual foi aplicado em três doses (0, 120 e 240 kg.ha -1 ). Cabe salientar que o nitrogênio foi aplicado parceladamente na forma de uréia (45% N), sendo 30 kg.ha -1 aplicados no sulco de semeadura e o complemento, específico de cada tratamento, em cobertura, no momento em que a cultura de milho apresentava cinco folhas plenamente expandidas. Como fontes de zinco e de boro, foram utilizados o sulfato de zinco (20% Zn) e o ácido bórico (17% B), respectivamente. Todas as parcelas receberam, no sulco de semeadura, 80 kg.ha -1 de P2O5, na forma de superfosfato simples, e 60 kg.ha -1 de K2O, na forma de cloreto de potássio. Visando avaliar especificamente a influência dos referidos nutrientes nas plantas de milho, as parcelas experimentais foram mantidas totalmente livre da presença de pragas, doenças e plantas daninhas durante todo o ciclo da cultura. Quanto às avaliações, foram determinados o índice de área foliar, o número de folhas fotossinteticamente ativas por planta, a altura de planta, a altura de inserção da espiga, o diâmetro do colmo, o comprimento do primeiro e do segundo internódio do colmo e a massa de matéria seca de folhas, colmo, pendão e espiga. Ainda, foram determinados os componentes de produção como o número de espigas por planta (prolificidade), o comprimento da espiga, o número de grãos por fileira, o número de fileiras de grãos na espiga, o comprimento dos grãos, a massa de mil grãos e a produtividade de grãos. De acordo com os resultados obtidos, concluiu-se que a aplicação de nitrogênio em doses crescentes proporcionou aumento tanto da produtividade de grãos, como de uma série de outras variáveis que contribuíram para esse aumento. As variáveis numero de folhas e índices de área foliar aos 20 dias após a emergência, comprimento do primeiro internódio do colmo, massa de matéria seca de pendão, numero de fileiras de grãos e o comprimento dos grãos não apresentaram respostas a nenhum dos nutrientes estudados. A máxima produtividade de grãos (9182 kg.ha -1 ) foi obtida mediante o uso da maior dose de N, sendo essa dose considerada não recomendada devido ao baixo incremento que proporcionou (9%) em relação à aplicação de 120 kg.ha -1 de N. Doses de N maiores que 120 kg.ha -1 não proporcionaram aumento satisfatórios das variáveis estudadas, inclusive da produtividade. Doses elevadas de zinco ( até 16 kg.ha -1 ) e de boro (até 8 kg.ha -1 ) aplicadas no sulco de semeadura não exerceram influência sobre a produtividade de grãos, permitindo concluir que, nas condições em que o trabalho foi desenvolvido, a toxidez provocada pelo excesso de micronutriente é mínimo. A variável que apresentou maior correlação com a produtividade de grãos foi o comprimento de espigas. Houve também alta correlação do numero de folhas com o índice de área foliar.\n

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.489
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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