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Enregistrement W2792803517 · doi:10.5539/jas.v10n4p409

Yield of the Okra Submitted to Nitrogen Rates and Wastewater in Northeast Brazilian Semiarid Region

2018· article· en· W2792803517 sur OpenAlexvenueno aff
Aldair de Souza Medeiros, Manoel Moisés Ferreira de Queiroz, Renato Américo de Araújo Neto, Patrícia da Silva Costa, Amanda Costa Campos, Ivomberg Dourado Magalhães, Sebastião de Oliveira Maia Júnior, Luan Danilo Ferreira de Andrade Melo, Giordano Bruno Medeiros Gonzaga

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationWastewaterContext (archaeology)Randomized block designEnvironmental scienceNitrogenAgronomyYield (engineering)GeographyEnvironmental engineeringBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is an indispensable resource for the maintenance of life; however, the available volume for consumption has decreased over a period of life, as a result of which, the availability of water that is inferior in quality has increased. In this context, we aimed to evaluate the growth and yield of okra (Santa Cruz cultivar) under different nitrogen rates and irrigation facilities using post-treated domestic wastewater through sand filter with intermittent flow in a Brazilian semiarid region. The experiment was performed in the Pombal region of the Paraíba state, Brazil using a randomized block design with six nitrogen Rates (N1 = 0, N2 = 40, N3 = 80, N4 = 120, N5 = 160, and N6 = 200 kg ha-1) and irrigation by using wastewater. The water was added to the treatment with 100% (160 kg ha-1) using nitrogen fertilization recommendation and irrigation water supply. The effects of treatments on the growth and production variables of okra plants were evaluated.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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