MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949464737 · doi:10.5539/jas.v11n9p264

Quality of Top, Middle and Bottom Buffelgrass Seeds From Different Collecting Sites

2019· article· en· W2949464737 sur OpenAlexvenueno aff
Sávio de Oliveira Ribeiro, Maria Caroline Aguiar Amaral, Welluma Teixeira Barros, Arlete da Silva Bandeira, Adriana Dias Cardoso, Ramon Correia de Vasconcelos

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationPanicleTukey's range testAgronomyBiologyCompletely randomized designFactorial experimentHorticultureEnvironmental scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aimed to characterize physically and physiologically buffelgrass seeds collected in different municipalities located in the semiarid region of Bahia and at different positions in the panicle. At each site, two hundred mature, whole panicles were collected when seeds were naturally falling. A 5 × 3 factorial in a completely randomized design was used. Factors were five municipalities where seeds were collected and three positions within the panicle (bottom, middle and top portions), with four replicates of 50 seeds for each treatment. Moisture content, dry seed weight, electrical conductivity, germination percentage, germination speed index and emergence speed index were assessed. Data were tested by analysis of variance and Tukey test at 5% of significance level. Soil and climate conditions of each region affect the physiological quality of buffelgrass seeds. Seeds located in bottom and middle portions of the panicle are more vigorous than seeds located in the top portion. The municipality of Poções has better conditions for yielding buffelgrass seeds of better quality than the remaining municipalities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetGrowth and nutrition in plantsTravaux en français237 207