Biomass Production and Mineral Nutrient Accumulation by Weeds and Sweet Orange Trees in the Amazonian
Notice bibliographique
Résumé
Accumulation of biomass and competition for nutrients can be used as parameters to identify species with higher potential for competition and, thus, with larger interference in crops. Consequently, studies addressing these parameters are important to weed science since they are the main factors that negatively affect the growth and productivity of cultivated plants. The objective of this research was to identify the species of weed plants with the largest potential of biomass production and accumulation of mineral nutrients in their leaves, which in turn, lead to higher interference in orange crops. In the floristic survey, 30 species of weed plants were identified and 14 botanic families, totaling 1341 sampled specimens. The phytosociological analysis showed, as per the importance value (IV), that the most representative weed species in the study area were as follows: Conyza bonariensis (L. (Cronquist)), Spermacoce latifolia Albl., Paspalum conjugatum PJ Bergius, Pueraria phaseoloides (Roxb.) Benth., Mollugo verticillate L., Peperomia pelucida (L.) Kunth, Euphorbia heterophylla L., Paspalum multicaule Poir and Waltheria corchorifolia Pers. Among these, the species with the highest production of biomass and accumulation of mineral nutrients in their tissues were S. latifolia, P. phaseoloides, P. conjugatum and C. bonariensis. This result suggests that these species are of high competitive potential against orange crops due to their high capacity for biomass and micronutrients accumulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».