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Enregistrement W2823343103 · doi:10.5539/jas.v10n8p305

Chamomile Cultivation Submitted to Ultra-diluted Phosphorus Solutions

2018· article· en· W2823343103 sur OpenAlexvenueno aff
Cassiane Ubessi, Valéria Dos Santos Da Rosa, Dionatan Ketzer Krysczun, Fernanda Carini, Solange Bósio Tedesco, Cristiane de Bona da Silva, Jerônimo Luiz Andriolo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflorescenceHectarePhosphorusCultivarHorticultureDistilled waterBiologyBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homeopathic medicines may present differentiated responses in the cultivation of medicinal plants, altering the plant metabolism. The aim was to verify and describe the pathogenic symptoms caused by the application of Phosphorus in the cultivation of chamomile, aiming at the production of flowers. Four dynamizations, 3CH, 6CH, 12CH and 30CH (centesimal scale: CH = centesimal hahnemannian), were evaluated in the Mandirituba chamomile cultivar. Control pots received only distilled water and 70% alcohol in the same amount and proportion of homeopathic medicine. The variables analyzed from the harvest of the flowers are related to the parameters of inflorescence and plant production of chamomile. There was no difference between the dynamizations applied for the number of flowers plant-1, dry mass plant-1, dry mass hectare-1, number of branches and plant height. The characters of flowers mass plant-1, and production of fresh and dried flowers did not differ from the averages presented by the witnesses; however, in the 30CH dynamization, values higher than the others were observed, as well as for fresh mass plant-1 and hectare-1. The diameter and the height of the flower expressed better results in the 3CH dynamization. The application of Phosphorus promotes pathogenesis in the cultivation of chamomile with increases in the characters related to the inflorescence.

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)0,001
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 enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,270
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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