Substrates and Protected Environments in the Formation of Mouriri elliptica Mart Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
The successful establishment of a forest restoration program depends of the seedling quality, and the choice of substrate and growing environment plays a significant role in the production of high-quality seedlings. A study was conducted to evaluate the production of croada seedlings (Mouriri elliptica Mart.) grown in thirteen substrate combinations and subjected to two production nurseries constructed with black shading screen (Sombrite®) and aluminized thermal-reflective screen (Aluminet®). The substrates were prepared from different proportions of bovine manure, soil, vermiculite, and sand. In each protected environment, the thirteen different substrate compositions were arranged in a completely randomized design with five replicates of the five seedlings each. Because there was no replication of the cultivation environments, the joint analysis was carried out, allowing the comparison of the environments in the factorial scheme 2 × 13 (two environments × thirteen substrates). Growth and quality of seedlings were measured at 188 days. Seedling production environment has no effect on the germination and emergence process of the seedlings, but the growth and quality of the seedlings can be improved when grown in the nursery with black shading screen. Substrates containing low proportion of bovine manure (from 10 to 30%) and high proportion of vermiculite (from 30 to 40%) resulted in high-quality croada seedlings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».