Initial Growth of Corn Using Human Urine, Cassava Wastewater and Cattle Manure as Source of Nutrients
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to analyze the initial growth of the corn hybrid AG 1051 cultivated in soil fertilized with human urine, cassava wastewater and cattle manure. The experimental design was completely randomized with four replicates and eight treatments: T1 (Control – without fertilization), T2 (HU – Human urine), T3 (CW – Cassava wastewater), T4 (BM – Cattle manure), T5 (BM + HU – Cattle manure + Human urine), T6 (BM + CW – Cattle manure + Cassava wastewater), T7 (HU + CW – Human urine + Cassava wastewater) and T8 (HU + CW + BM – Human urine + Cassava wastewater + Cattle manure). ESI (emergence speed index) and E% (emergence percentage) were determined by daily counting all seedlings emerged in a period of seven days and, at 15 DAS (days after sowing), plant height was measured. The use of cattle manure led to higher ESI and E% compared with the other treatments, as well as the variable plant height. For production variables, T5 caused highest increment in shoot dry phytomass and there were no significant differences between treatments for shoot dry phytomass. It was concluded that T4, T6 and T5 led to higher performance in the initial growth stage.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».