RESUMO

ABSTRACT: This study evaluated different meta-analytical approaches tousing citric and ascorbic acids in the performance of nursery piglets. The study included 24 publications between 1985 and 2018 (mode 1998), totaling 4215 nursery piglets. The Higgins index indicated high heterogeneity (98.5%) among the studies concerning citric acid (96.9%) and ascorbic acid (91.4%). In variances and forest plot analysis, using citric and ascorbic acids and their analogs was no significant effect (P > 0.05) on piglet weight gain. In the meta-analysis approach proposed by LOVATTO et al. (2007) and SAUVANT et al. (2008), there was no significant effect (P > 0.05) of the addition of citric and ascorbic acids on piglet performance. Numerically, was observed an increased ADG (Δ > 0) related to acids (supplemented over control treatments) in 59.7% (ascorbic acid) and 46.6% (citric acid) of the ADG comparisons. The effect of ascorbic supplementation on the respective control treatment of the overall nursery period was on average 0.98%, 1.07%, and -1.3% for ADFI, ADG, and FCR, respectively. Citric acid supplementation to the respective control treatment of the overall nursery period was on average 1.67%, 4.40%, and -2.29% for ADFI, ADG, and FCR. Adding citric and ascorbic acids in diets for nursery piglets does not alter performance regardless of the meta-analysis method used.

RESUMO: Neste estudo, o objetivo foi avaliar diferentes abordagens de sistematização e meta-análise sobre o uso de ácidos cítrico e ascórbico no desempenho de leitões de creche. O estudo incluiu 24 publicações entre 1985 e 2018 (moda 1998), totalizando 4215 leitões de creche. O índice de Higgins indicou alta heterogeneidade entre os estudos envolvendo ácido cítrico (96,9%) e ácido ascórbico (91,4%). Na análise por forest plot a adição de ácido ascórbico em dietas de leitões não melhora (P > 0.05) o ganho de peso de leitões em creche. Na abordagem de meta-análise proposta por LOVATTO et al. (2007) e SAUVANT et al. (2008) não houve efeito significativo (P > 0.05) da adição de ácidos cítrico e de ascórbico no desempenho dos leitões. Numericamente, observou-se aumento do ganho de peso (Δ > 0) relacionado aos ácidos (suplementado em relação aos tratamentos controle) observado em 59.7% (acido ascórbico) e 46.6% (ácido cítrico) das comparações do ganho de peso diário. A suplementação de ácido ascórbico em relação ao tratamento controle no período total de creche teve variação de 0,98%, 1,07% e -1,3% para ADFI, ADG e FCR, respectivamente. A adição de ácido cítrico em relação ao tratamento controle teve variação de 1,67%, 4,40% e -2,29 para ADFI, ADG e FCR. A adição de ácidos cítrico e ascórbico em dietas para leitões de creche não altera o desempenho, independentemente da abordagem de meta-análise utilizada.

RESUMO

This study evaluated different meta-analytical approaches tousing citric and ascorbic acids in the performance of nursery piglets. The study included 24 publications between 1985 and 2018 (mode 1998), totaling 4215 nursery piglets. The Higgins index indicated high heterogeneity (98.5%) among the studies concerning citric acid (96.9%) and ascorbic acid (91.4%). In variances and forest plot analysis, using citric and ascorbic acids and their analogs was no significant effect (P > 0.05) on piglet weight gain. In the meta-analysis approach proposed by LOVATTO et al. (2007) and SAUVANT et al. (2008), there was no significant effect (P > 0.05) of the addition of citric and ascorbic acids on piglet performance. Numerically, was observed an increased ADG (Δ > 0) related to acids (supplemented over control treatments) in 59.7% (ascorbic acid) and 46.6% (citric acid) of the ADG comparisons. The effect of ascorbic supplementation on the respective control treatment of the overall nursery period was on average 0.98%, 1.07%, and -1.3% for ADFI, ADG, and FCR, respectively. Citric acid supplementation to the respective control treatment of the overall nursery period was on average 1.67%, 4.40%, and -2.29% for ADFI, ADG, and FCR. Adding citric and ascorbic acids in diets for nursery piglets does not alter performance regardless of the meta-analysis method used.

Neste estudo, o objetivo foi avaliar diferentes abordagens de sistematização e meta-análise sobre o uso de ácidos cítrico e ascórbico no desempenho de leitões de creche. O estudo incluiu 24 publicações entre 1985 e 2018 (moda 1998), totalizando 4215 leitões de creche. O índice de Higgins indicou alta heterogeneidade entre os estudos envolvendo ácido cítrico (96,9%) e ácido ascórbico (91,4%). Na análise por forest plot a adição de ácido ascórbico em dietas de leitões não melhora (P > 0.05) o ganho de peso de leitões em creche. Na abordagem de meta-análise proposta por LOVATTO et al. (2007) e SAUVANT et al. (2008) não houve efeito significativo (P > 0.05) da adição de ácidos cítrico e de ascórbico no desempenho dos leitões. Numericamente, observou-se aumento do ganho de peso (Δ > 0) relacionado aos ácidos (suplementado em relação aos tratamentos controle) observado em 59.7% (acido ascórbico) e 46.6% (ácido cítrico) das comparações do ganho de peso diário. A suplementação de ácido ascórbico em relação ao tratamento controle no período total de creche teve variação de 0,98%, 1,07% e -1,3% para ADFI, ADG e FCR, respectivamente. A adição de ácido cítrico em relação ao tratamento controle teve variação de 1,67%, 4,40% e -2,29 para ADFI, ADG e FCR. A adição de ácidos cítrico e ascórbico em dietas para leitões de creche não altera o desempenho, independentemente da abordagem de meta-análise utilizada.

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RESUMO

Metanálise consiste em um conjunto de técnicas estatísticas que visa integrar os resultados de dois ou mais estudos primários. Ela permite produzir estimativas pontuais e intervalares de algum parâmetro populacional, geralmente uma medida de tamanho de efeito. Este artigo tem como objetivo apresentar conceitos fundamentais sobre metanálise e suas aplicações para psicólogos e estudantes de psicologia. O artigo: (1) introduz a lógica da metanálise, seus potenciais e as críticas a ela endereçadas; (2) apresenta dois modelos de metanálise comumente usados por pesquisadores; e (3) aborda dois tópicos importantes para a interpretação correta dos resultados: heterogeneidade e análise de subgrupos. Um exemplo fictício ilustra os conceitos ao longo do artigo. Os Materiais Suplementares contêm equações dos modelos apresentados no texto, resultados comentados de uma síntese metanalítica, código na linguagem R para reproduzir resultados e figuras desse artigo e uma breve lista comentada de fontes adicionais sobre metanálise. (AU)

Meta-analysis consists of a set of statistical techniques that aims to combine the results of two or more primary studies. It enables the calculation of point and interval estimates of some population parameter, usually a measure of effect size. The aim of this article is to introduce fundamental concepts of meta-analysis and its applications for psychologists and psychology students. The article: (1) introduces the logic of meta-analysis, its uses and common criticisms levied against it; (2) presents two computational models of meta-analysis commonly used by researchers; and (3) addresses two issues associated with the correct interpretation of results from meta-analyses: heterogeneity and subgroup analysis. A worked example illustrates the concepts throughout the article. The Supplementary Materials contain a worked example of the models presented in the text, a script in R language that allows the reader to reproduce the results, and a commented list of additional sources. (AU)

El metanálisis consiste en un conjunto de técnicas estadísticas que tiene como objetivo integrar los resultados de dos o más estudios primarios. Permite producir estimaciones puntuales y de intervalo de algún parámetro de población, generalmente una medida del tamaño del efecto. Este artículo presenta conceptos fundamentales sobre el metanálisis y sus aplicaciones para psicólogos y estudiantes de psicología. El artículo: (1) introduce la lógica del metanálisis, sus potencialidades y las críticas que se le dirigen; (2) presenta dos modelos de metanálisis comúnmente utilizados por los investigadores; y (3) aborda dos temas importantes para la correcta interpretación de los resultados: heterogeneidad y análisis de subgrupos. Un ejemplo ficticio ilustra los conceptos a lo largo del artículo. Los Materiales Suplementarios contienen ecuaciones de los modelos presentados en el texto, resultados comentados de una síntesis metanalítica, código en el lenguaje R para reproducir los resultados y las figuras de este artículo, y una breve lista comentada de fuentes adicionales. (AU)

Assuntos

RESUMO

La selección genómica (SG) es usada para predecir el mérito de un genotipo respecto a un carácter cuantitativo a partir de datos moleculares o genómicos. Estadísticamente, la SG requiere ajustar un modelo de regresión con múltiples variables predictoras asociadas a los estados de los marcadores moleculares (MM). El modelo se calibra en una población en la que hay datos fenotípicos y genómicos. La abundancia y la correlación de la información de los MM dificultan la estimación, y por ello existen distintas estrategias para el ajuste del modelo basadas en: mejor predictor lineal insesgado (BLUP), regresiones Bayesianas y aprendizaje automático. La correlación entre el fenotipo observado y el mérito genético predicho por el modelo ajustado, provee una medida de eficiencia (capacidad predictiva) de la SG. El objetivo de este trabajo fue realizar un meta-análisis de la eficiencia de la SG en cereales. Se realizó una revisión sistemática de estudios relacionados a SG y se llevó a cabo un meta-análisis, para obtener una medida global de la eficiencia de la SG en trigo y maíz, bajo diferentes escenarios (cantidad de MM y método estadístico usado para la SG). El metaanálisis indicó un coeficiente de correlación promedio de 0,61 entre los méritos genéticos predichos y los fenotipos observados. No se observaron diferencias significativas en la eficiencia de la SG realizada con modelos basados en BLUP (RR-BLUP y GBLUP), enfoque estadístico más comúnmente usado. El incremento de MM no cambia significativamente la eficiencia de la SG.

Genomic selection (GS) is used to predict the merit of a genotype with respect to a quantitative trait from molecular or genomic data. Statistically, GS requires fitting a regression model with multiple predictors associated with the molecular markers (MM) states. The model is calibrated in a population with phenotypic and genomic data. The abundance and correlation of MM information make model estimation challenging. For that reason there are diverse strategies to adjust the model: based on best linear unbiased predictors (BLUP), Bayesian regressions and machine learning methods. The correlation between the observed phenotype and the predicted genetic merit by the fitted model provides a measure of the efficiency (predictive ability) of the GS. The objective of this work was to perform a metaanalysis on the efficiency of GS in cereals. A systematic review of related GS studies and a meta-analysis, in wheat and maize, was carried out to obtain a global measure of GS efficiency under different scenarios (MM quantity and statistical models used in GS). The meta-analysis indicated an average correlation coefficient of 0.61 between observed and predicted genetic merits. There were no significant differences in the efficiency of the GS based on BLUP (RR-BLUP and GBLUP), the most common statistical approach. The increase of MM data, make GS efficiency do not vary widely.

RESUMO

The objective of this study was to, through a meta-analysis of published data, evaluate the effects of dietary supplementation on the performance of beef cattle grazed on Brachiaria pastures during the rearing and finishing phases of growth. Data from 15 Brazilian studies were analyzed, totaling 462 animals given different types and levels of supplementation. Animals were divided into two categories: 319 in the rearing phase, and 143 in the finishing phase. The reviewed studies evaluated the effects of protein, energy, and protein/energy supplementation on animal performance parameters. Daily weight gain and final live weight were analyzed using forest plots. Daily weight gain during the rearing phase was similar across all supplement types used. Animals given supplementation gained an average of 119 g more per day compared to those who received no supplementation. Specifically, protein supplementation resulted in an increase of 28.22 kg. Animals given supplementation of any kind, represented by the subgroups shown in the plots, gained an average of 24.47 kg more compared to the control group.(AU)

O objetivo desse estudo foi avaliar por meio metanalítico os efeitos da suplementação no desempenho durante as fases de recria e terminação de bovinos de corte em pastagem de Brachiaria. Foram analisados dados combinados de 15 estudos nacionais, com um número total de 462 bovinos, submetidos à pastejo em forragem tropical com diferentes tipos e níveis de suplementação. Esses animais foram divididos em duas categorias; 319 na fase de recria e 143 na fase de terminação. Os trabalhos revisados avaliaram o efeito da suplementação proteica, energética e proteica-energética sobre parâmetros de desempenho animal. As variáveis, ganho de peso diário e peso vivo final foram analisadas através de Forest plot. O ganho de peso diário na fase de recria apresentou semelhança entre os tipos de suplementos fornecidos aos animais. Os animais que recebiam suplemento no pastejo apresentaram maior ganho de peso diário em relação ao grupo controle, com incremento de 119 g dia-¹. A suplementação proteica possibilitou aos animais incremento de 28,22 kg em relação àqueles que não recebiam nenhum tipo de nutriente a não ser da própria pastagem. Diferenciando-se apenas dos animais que não recebiam suplementação nesse período, o ganho de peso final adicional dos subgrupos em relação ao controle foi de 24,47 kg.(AU)

Assuntos

RESUMO

The objective of this study was to, through a meta-analysis of published data, evaluate the effects of dietary supplementation on the performance of beef cattle grazed on Brachiaria pastures during the rearing and finishing phases of growth. Data from 15 Brazilian studies were analyzed, totaling 462 animals given different types and levels of supplementation. Animals were divided into two categories: 319 in the rearing phase, and 143 in the finishing phase. The reviewed studies evaluated the effects of protein, energy, and protein/energy supplementation on animal performance parameters. Daily weight gain and final live weight were analyzed using forest plots. Daily weight gain during the rearing phase was similar across all supplement types used. Animals given supplementation gained an average of 119 g more per day compared to those who received no supplementation. Specifically, protein supplementation resulted in an increase of 28.22 kg. Animals given supplementation of any kind, represented by the subgroups shown in the plots, gained an average of 24.47 kg more compared to the control group.

O objetivo desse estudo foi avaliar por meio metanalítico os efeitos da suplementação no desempenho durante as fases de recria e terminação de bovinos de corte em pastagem de Brachiaria. Foram analisados dados combinados de 15 estudos nacionais, com um número total de 462 bovinos, submetidos à pastejo em forragem tropical com diferentes tipos e níveis de suplementação. Esses animais foram divididos em duas categorias; 319 na fase de recria e 143 na fase de terminação. Os trabalhos revisados avaliaram o efeito da suplementação proteica, energética e proteica-energética sobre parâmetros de desempenho animal. As variáveis, ganho de peso diário e peso vivo final foram analisadas através de Forest plot. O ganho de peso diário na fase de recria apresentou semelhança entre os tipos de suplementos fornecidos aos animais. Os animais que recebiam suplemento no pastejo apresentaram maior ganho de peso diário em relação ao grupo controle, com incremento de 119 g dia-¹. A suplementação proteica possibilitou aos animais incremento de 28,22 kg em relação àqueles que não recebiam nenhum tipo de nutriente a não ser da própria pastagem. Diferenciando-se apenas dos animais que não recebiam suplementação nesse período, o ganho de peso final adicional dos subgrupos em relação ao controle foi de 24,47 kg.

Assuntos

RESUMO

The tests were performed with a biostimulant (GAAP) containing yeast extract and amino acids. The yield data of the off-season corn for meta-analysis were collected from 41 trials conducted in the states of Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais, and Goiás during the 2013/2014 crop season. The tests consisted of eight treatments, with four replicates per treatment, and were conducted on 3.6 × 6.0 m plots. The treatments consisted of application of biostimulant at 2.0 L ha-1 at different times and the control (no biostimulant). The time of application corresponded to the growth stages, V8, VT, R1, (V8 + VT), (V8 + R1), (VT + R1), and (V8 + VT + R1). The influence of biostimulant application was quantified as the difference in yield, expressed as kilogram per hectare (kg ha-1), between treatments and the control (effect measurements). Meta-analysis was used to study the effects of the treatments and to calculate the probability of yield increase with product use. The meta-analysis was performed using the software R. The random effects model was used for meta-analysis because of the high heterogeneity among the studies. Next, the mixed effect model was applied to explain the high heterogeneity, considering the following subgroups: the number of applications, the timing of applications, the presence of water stress, and the region where the tests were conducted. The probability of yield increase was calculatedat the levels of 2, 5, and 10 bags, each of 60 kg ha-1. The meta-analysis results for the variable “General”and the subgroups were significantly positive (p < 0.0001), with a meta-analytic estimate of 342.1 kgha-1 and the confidence interval for 95% probability ranging between 301.2 kg ha-1 and 383.0 kg ha-1.The probability for yield greater than zero or equal to 2, 5, and 10 bags of 60 kg ha-1 in subgroup “threeapplications” was 91.7%, 85.4%, 71.0%, and 38.9%, respectively. These same values were estimatedat 91.7%, 85.4%, 71.0%, and 39.0%...(AU)

Os testes foram realizados com um bioestimulante (AAAP) o qual contém em sua composição extratos de leveduras e aminoácidos. Os dados de produtividade de milho safrinha para metanálise foram coletados de 41 ensaios, nos estados do Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais e Goiás no ano agrícola de 2013/2014. Os ensaios constituíam-se de 8 tratamentos com quatro repetições, com parcelas de tamanho de 3,6 x 6,0 m. Os tratamentos testados eram compostos pela testemunha (sem aplicação de bioestimulante) e os demais tratamentos foram formados pela variação na época de aplicação do bioestimulante na dose de 2,0 L ha-1. As épocas corresponderam aos estádios fenológicos V8, VT, R1, (V8+VT), (V8+R1), (VT+R1) e (V8+VT+R1). Avaliou-se a produtividade em kg ha-1 e com base nas diferenças entre tratamentos e testemunha (medidas de efeito), quantificou-se a influência da aplicação do bioestimulante. A metanálise foi utilizada para estudar os efeitos dos tratamentos e para o cálculo da probabilidade de incremento em produtividade com o uso do produto. A metanálise foi realizada usando-se o software R. O modelo de efeitos aleatórios foi utilizado para metanálise pois constatou-se alta heterogeneidade entre os estudos. Posteriormente aplicou-se o modelo de efeito misto, afim de explicar a alta heterogeneidade, onde, definiram-se as variáveis moderadoras em função do número de aplicações, época das aplicações, ocorrência de stress hídrico e região onde foram conduzidos osensaios. Em posse da estimativa metanalítica das variáveis moderadoras calculou-se a probabilidade deincremento em produtividade nos níveis de 2, 5 e 10 sacas de 60 kg ha-1. Os resultados da metanálise paravariável “Geral” e as variáveis moderadoras foram significativamente positivos (p-valor < 0,0001) comestimativa metanalítica de 342,1 kg ha-1 e intervalo de confiança 95% de probabilidade, entre 301,2 kgha-1 e 383,0 kg ha-1. A variável moderadora “3 aplicações” apresentou probabilidades de 91,7%...(AU)

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The tests were performed with a biostimulant (GAAP) containing yeast extract and amino acids. The yield data of the off-season corn for meta-analysis were collected from 41 trials conducted in the states of Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais, and Goiás during the 2013/2014 crop season. The tests consisted of eight treatments, with four replicates per treatment, and were conducted on 3.6 × 6.0 m plots. The treatments consisted of application of biostimulant at 2.0 L ha-1 at different times and the control (no biostimulant). The time of application corresponded to the growth stages, V8, VT, R1, (V8 + VT), (V8 + R1), (VT + R1), and (V8 + VT + R1). The influence of biostimulant application was quantified as the difference in yield, expressed as kilogram per hectare (kg ha-1), between treatments and the control (effect measurements). Meta-analysis was used to study the effects of the treatments and to calculate the probability of yield increase with product use. The meta-analysis was performed using the software R. The random effects model was used for meta-analysis because of the high heterogeneity among the studies. Next, the mixed effect model was applied to explain the high heterogeneity, considering the following subgroups: the number of applications, the timing of applications, the presence of water stress, and the region where the tests were conducted. The probability of yield increase was calculatedat the levels of 2, 5, and 10 bags, each of 60 kg ha-1. The meta-analysis results for the variable “General”and the subgroups were significantly positive (p < 0.0001), with a meta-analytic estimate of 342.1 kgha-1 and the confidence interval for 95% probability ranging between 301.2 kg ha-1 and 383.0 kg ha-1.The probability for yield greater than zero or equal to 2, 5, and 10 bags of 60 kg ha-1 in subgroup “threeapplications” was 91.7%, 85.4%, 71.0%, and 38.9%, respectively. These same values were estimatedat 91.7%, 85.4%, 71.0%, and 39.0%...

Os testes foram realizados com um bioestimulante (AAAP) o qual contém em sua composição extratos de leveduras e aminoácidos. Os dados de produtividade de milho safrinha para metanálise foram coletados de 41 ensaios, nos estados do Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais e Goiás no ano agrícola de 2013/2014. Os ensaios constituíam-se de 8 tratamentos com quatro repetições, com parcelas de tamanho de 3,6 x 6,0 m. Os tratamentos testados eram compostos pela testemunha (sem aplicação de bioestimulante) e os demais tratamentos foram formados pela variação na época de aplicação do bioestimulante na dose de 2,0 L ha-1. As épocas corresponderam aos estádios fenológicos V8, VT, R1, (V8+VT), (V8+R1), (VT+R1) e (V8+VT+R1). Avaliou-se a produtividade em kg ha-1 e com base nas diferenças entre tratamentos e testemunha (medidas de efeito), quantificou-se a influência da aplicação do bioestimulante. A metanálise foi utilizada para estudar os efeitos dos tratamentos e para o cálculo da probabilidade de incremento em produtividade com o uso do produto. A metanálise foi realizada usando-se o software R. O modelo de efeitos aleatórios foi utilizado para metanálise pois constatou-se alta heterogeneidade entre os estudos. Posteriormente aplicou-se o modelo de efeito misto, afim de explicar a alta heterogeneidade, onde, definiram-se as variáveis moderadoras em função do número de aplicações, época das aplicações, ocorrência de stress hídrico e região onde foram conduzidos osensaios. Em posse da estimativa metanalítica das variáveis moderadoras calculou-se a probabilidade deincremento em produtividade nos níveis de 2, 5 e 10 sacas de 60 kg ha-1. Os resultados da metanálise paravariável “Geral” e as variáveis moderadoras foram significativamente positivos (p-valor < 0,0001) comestimativa metanalítica de 342,1 kg ha-1 e intervalo de confiança 95% de probabilidade, entre 301,2 kgha-1 e 383,0 kg ha-1. A variável moderadora “3 aplicações” apresentou probabilidades de 91,7%...

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The tests were performed with a biostimulant (GAAP) containing yeast extract and amino acids. The yield data of the off-season corn for meta-analysis were collected from 41 trials conducted in the states of Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais, and Goiás during the 2013/2014 crop season. The tests consisted of eight treatments, with four replicates per treatment, and were conducted on 3.6 × 6.0 m plots. The treatments consisted of application of biostimulant at 2.0 L ha-1 at different times and the control (no biostimulant). The time of application corresponded to the growth stages, V8, VT, R1, (V8 + VT), (V8 + R1), (VT + R1), and (V8 + VT + R1). The influence of biostimulant application was quantified as the difference in yield, expressed as kilogram per hectare (kg ha-1), between treatments and the control (effect measurements). Meta-analysis was used to study the effects of the treatments and to calculate the probability of yield increase with product use. The meta-analysis was performed using the software R. The random effects model was used for meta-analysis because of the high heterogeneity among the studies. Next, the mixed effect model was applied to explain the high heterogeneity, considering the following subgroups: the number of applications, the timing of applications, the presence of water stress, and the region where the tests were conducted. The probabili

Os testes foram realizados com um bioestimulante (AAAP) o qual contém em sua composição extratos de leveduras e aminoácidos. Os dados de produtividade de milho safrinha para metanálise foram coletados de 41 ensaios, nos estados do Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais e Goiás no ano agrícola de 2013/2014. Os ensaios constituíam-se de 8 tratamentos com quatro repetições, com parcelas de tamanho de 3,6 x 6,0 m. Os tratamentos testados eram compostos pela testemunha (sem aplicação de bioestimulante) e os demais tratamentos foram formados pela variação na época de aplicação do bioestimulante na dose de 2,0 L ha-1. As épocas corresponderam aos estádios fenológicos V8, VT, R1, (V8+VT), (V8+R1), (VT+R1) e (V8+VT+R1). Avaliou-se a produtividade em kg ha-1 e com base nas diferenças entre tratamentos e testemunha (medidas de efeito), quantificou-se a influência da aplicação do bioestimulante. A metanálise foi utilizada para estudar os efeitos dos tratamentos e para o cálculo da probabilidade de incremento em produtividade com o uso do produto. A metanálise foi realizada usando-se o software R. O modelo de efeitos aleatórios foi utilizado para metanálise pois constatou-se alta heterogeneidade entre os estudos. Posteriormente aplicou-se o modelo de efeito misto, afim de explicar a alta heterogeneidade, onde, definiram-se as variáveis moderadoras em função do número de aplicações, ép

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The tests were performed with a biostimulant (GAAP) containing yeast extract and amino acids. The yield data of the off-season corn for meta-analysis were collected from 41 trials conducted in the states of Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais, and Goiás during the 2013/2014 crop season. The tests consisted of eight treatments, with four replicates per treatment, and were conducted on 3.6 × 6.0 m plots. The treatments consisted of application of biostimulant at 2.0 L ha-1 at different times and the control (no biostimulant). The time of application corresponded to the growth stages, V8, VT, R1, (V8 + VT), (V8 + R1), (VT + R1), and (V8 + VT + R1). The influence of biostimulant application was quantified as the difference in yield, expressed as kilogram per hectare (kg ha-1), between treatments and the control (effect measurements). Meta-analysis was used to study the effects of the treatments and to calculate the probability of yield increase with product use. The meta-analysis was performed using the software R. The random effects model was used for meta-analysis because of the high heterogeneity among the studies. Next, the mixed effect model was applied to explain the high heterogeneity, considering the following subgroups: the number of applications, the timing of applications, the presence of water stress, and the region where the tests were conducted. The probabili

Os testes foram realizados com um bioestimulante (AAAP) o qual contém em sua composição extratos de leveduras e aminoácidos. Os dados de produtividade de milho safrinha para metanálise foram coletados de 41 ensaios, nos estados do Paraná, São Paulo, Mato Grosso, Minas Gerais e Goiás no ano agrícola de 2013/2014. Os ensaios constituíam-se de 8 tratamentos com quatro repetições, com parcelas de tamanho de 3,6 x 6,0 m. Os tratamentos testados eram compostos pela testemunha (sem aplicação de bioestimulante) e os demais tratamentos foram formados pela variação na época de aplicação do bioestimulante na dose de 2,0 L ha-1. As épocas corresponderam aos estádios fenológicos V8, VT, R1, (V8+VT), (V8+R1), (VT+R1) e (V8+VT+R1). Avaliou-se a produtividade em kg ha-1 e com base nas diferenças entre tratamentos e testemunha (medidas de efeito), quantificou-se a influência da aplicação do bioestimulante. A metanálise foi utilizada para estudar os efeitos dos tratamentos e para o cálculo da probabilidade de incremento em produtividade com o uso do produto. A metanálise foi realizada usando-se o software R. O modelo de efeitos aleatórios foi utilizado para metanálise pois constatou-se alta heterogeneidade entre os estudos. Posteriormente aplicou-se o modelo de efeito misto, afim de explicar a alta heterogeneidade, onde, definiram-se as variáveis moderadoras em função do número de aplicações, ép