Subsoiling and Planting Method on the Initial Growth of ‘Pera’ Sweet Orange (Citrus sinensis (L.) Osbeck)
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to evaluate the vegetative vigor and root architecture of ‘Pera CNPMF D-6’ sweet orange grafted on Rangpur lime at early stage of development, submitted to different planting methods (planting of nursery trees produced in a protected environment-PNT and planting of seeds at the definitive place-PS) and soil preparation with and without subsoiling. The experiment was carried out at the Lagoa do Coco Farm, Rio Real, Bahia, Brazil. Biometric evaluations were performed to estimate the variables: canopy volume (CV), vegetative vigor index (VVI) and canopy cover rates in the planting row (CCR-R) and interrow (CCR-I). Root samples were also collected up to a depth of 1.45 m at five points in the planting row. The roots were digitized and processed to obtain total root length (TRL), root length density (RLD), average root diameter (RD) and root length for the diameter classes. Plants produced in protected environment exhibit greater shoot vegetative and root development compared to those produced by sowing at the definitive place, at least for the young orchard and under rainfed conditions. Subsoiling did not affect root system distribution and PNT favored the increase in TRL along the soil profile compared to PS, for all diameter classes evaluated, contributing to the increase in vegetative vigor observed in the plants. Regardless of the management practices adopted, roots were concentrated in the first 0.35 m of the vertical soil profile, due to physical impediment caused by the presence of cohesive horizons.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».