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RESPOSTA DA SOJA À ÉPOCAS DE APLICAÇÃO DE POTÁSSIO EM COBERTURA

2018· article· pt· W2891269039 on OpenAlex
Pedro Filipy Cavalini, Alisson Sevilha, Rayane Monique Sete da Cruz, Odair Alberton

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueArquivos de Ciências Veterinárias e Zoologia da UNIPAR · 2018
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil Management and Crop Yield
Canadian institutionsCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHorticultureChemistryBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

A cultura da soja teve uma grande expansão nos últimos anos, impulsionando novas fronteiras agrícolas. O objetivo deste estudo foi avaliar o efeito da época de aplicação de K na produtividade da soja. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com quatro repetições, envolvendo seis manejos (tratamentos) com época de aplicação (T1 - Superfície/a lanço 15 dias após o plantio, T2 - Superfície/a lanço no plantio, T3 - Superfície/a lanço 30 dias após o plantio, T4 - Superfície/a lanço 50% da dose 15 dias após o plantio + 50% da dose 30 dias após o plantio, T5 - Superfície/a lanço 50 % da dose no plantio + 25% da dose 15 dias após o plantio + 25% da dose 30 dias após o plantio, T6 - Testemunha sem adubação superfície). Foi avaliada a população de plantas, bem como altura, inserção da primeira vagem, número total de vagens por planta, peso de mil grãos (PMG) e a produtividade média de cada tratamento. Os dados obtidos demonstram que não houve diferença estatística entre os tratamentos nas características agronômicas avaliadas, como produtividade e PMG. Porém, na média final dos experimentos, destacou-se o tratamento T4: Superfície a lanço 50% da dose 15 dias após o plantio + 50% da dose 30 dias após o plantio, diferindo 575 kg ha–1 do menor valor obtido, sendo este um indicativo para a tomada de decisão no tipo de manejo referente à adubação potássica em cobertura pelo produtor rural. Com adubação potássica aumentou o número de plantas e o parcelamento da aplicação de potássio induziu o aumento do número de vagens por plantas. Conclui-se que a aplicação total da dose potássica 30 dias após o plantio, obteve o maior valor em termo de inserção da primeira vagem e altura de planta.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.533
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.051
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.232 · 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