EMERGÊNCIA E ESTABELECIMENTO DE PLÂNTULAS DE <i>Guazuma ulmifolia </i>LAM. EM FUNÇÃO DE DIFERENTES TRATAMENTOS PRÉ-GERMINATIVOS
Notice bibliographique
Résumé
Este trabalho testou a influência de métodos de escarificação térmica e mecânica na emergência e estabelecimento de plântulas de Guazuma ulmifolia.As sementes foram submetidas aos tratamentos pré-germinativos de (1) escarificação mecânica (lixa), e (2) escarificação térmica (água quente), além do tratamento-controle (3) no qual as sementes foram deixadas intactas. O tratamento feito com escarificação térmica diferiu dos demais tratamentos, apresentando o maior número de plântulas emergidas. As sementes tratadas com lixa obtiveram a menor porcentagem de emergência, não diferindo do tratamento-controle. Para o índice de velocidade de germinação não foi verificada diferença significativa entre os tratamentos e o pico de emergência de plântulas foi entre o 13º e 15º dia de incubação em todos os tratamentos. Quanto ao estabelecimento, o crescimento (altura, diâmetro e número de folhas e de nós) das plântulas diferiu entre os tratamentos pré-germinativos. Observou-se maior crescimento das plântulas após suas sementes passarem por escarificação térmica. Assim, a escarificação com água quente é o método mais adequado para quebra da dormência das sementes de Guazuma ulmifolia, proporcionando plântulas mais vigorosas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».