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Enregistrement W2782945116 · doi:10.5539/jas.v10n2p352

Evaluation of Substrates for Jenipapo (Genipa americana L.) Seedlings Production

2018· article· en· W2782945116 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Veruska Cruz da Silva, Adrielle Naiana Ribeiro Soares, Milena Nascimento Cardoso, Marília Freitas de Vasconcelos Melo, Evandro Neves Muniz, Ana da Silva Lédo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureShootDry matterSeedlingClay soilCompletely randomized designAgronomyBiologyRubiaceaeHorticultureSowingBotanySoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jenipapo (Genipa americana L. Rubiaceae) is a native species not endemic to Brazil and found in several biomes. The objective of this work was to evaluate the emergence and growth of seedlings cultivated in different substrates. Treatments were made of: T1 (fertilized soil), T2 (fertilized soil + coconut fiber), T3 (fertilized soil + sand), T4 (sand + coconut fiber), T5 (bovine manure + coconut fiber), and T6 (bovine manure + sand). The experiment consisted of a completely randomized design, with six treatments (substrates) and four replications of 25 seeds. The following variables were evaluated: first emergence count, percentage of emergence, emergence speed index, seedling height, root length, stem diameter, number of leaves, relative chlorophyll content (SPAD), leaf area, root dry matter, and shoot dry matter. The substrates T1 (fertilized soil), T2 (fertilized soil + coconut fiber), T3 (fertilized soil + sand) and T6 (bovine manure + sand) were more efficient for jenipapo seedlings production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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