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Enregistrement W2035726573 · doi:10.1590/s1413-70542005000400006

Doses de adubação nitrogenada e potássica em cobertura na cultura da cana-de-açúcar, primeira soca, com e sem irrigação

2005· article· pt· W2035726573 sur OpenAlexaff
Maria Vilian Pereira da Silva Moura, Carlos Henrique de Azevedo Farias, Carlos Alberto Vieira de Azevedo, José Dantas Neto, Hamilton Medeiros de Azevedo, Roberto Vieira Pordeus

Notice bibliographique

RevueCiência e Agrotecnologia · 2005
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensCanadian Automotive Partnership Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorticultureMathematicsPhysicsCropChemistryBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente trabalho teve como objetivo avaliar os efeitos de diferentes doses de N e K2O, aplicados em cobertura, no desenvolvimento e rendimento de colmos, açúcar e álcool da cana-soca (Saccharum spp, cultivar SP79 1011) cultivada com e sem irrigação, em área da Destilaria Miriri, município de Capim, PB. O arranjo experimental foi um fatorial 2 x 4 (com e sem irrigação, e quatro doses de adubação de cobertura de N e K2O) com três repetições. A lâmina de irrigação usada, 27,5 mm, foi aplicada em intervalos de irrigação de 12 dias. As adubações de cobertura foram compostas dos elementos N e K2 O aplicando-se respectivamente: AC1 = 44 e 41, AC2 = 86 e 81, AC3 = 157 e 148; e AC4 = 236 e 222 kg ha-1. As interações estudadas regime de irrigação x doses de adubação de cobertura foram não-significativas. Quando submetida à irrigação, a cultura apresentou melhores rendimentos em todas as variáveis avaliadas, exceto peso médio do colmo, quando comparada a não irrigada. Nas parcelas irrigadas, a dose de adubação influenciou significativamente, segundo um comportamento linear positivo, os rendimentos de colmos, açúcar e álcool, enquanto que nas parcelas não irrigadas esse efeito só foi evidenciado no rendimento dos colmos. A máxima dose de adubação de cobertura utilizada no presente trabalho não foi suficiente para se atingir picos máximos de rendimentos, seja no regime irrigado ou não.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations29
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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