Shading on Yield and Quality of Lettuce Cultivars in Semiarid Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Lettuce is a crop originating from temperate climate, and for this reason, when cultivated in semiarid region, characterized by high luminosity and temperature, major losses in productivity and quality occur. The objective of this work was to evaluate the influence of different levels of shade on yield and quality of lettuce cultivars in semiarid conditions. The experiment was conducted under field conditions at the Human and Agricultural Sciences Center at State University of Paraiba, Brazil, in randomized blocks with parcels divided into 4 × 4 factorial space, and four repetitions. The parcels received different shading levels (0, 30, 50 and 70%) with black polypropylene screen and sub parcels by lettuce cultivars: ‘Americana Irene’, ‘White Boston’, ‘Regina de Verão’ and ‘Green Salad Bowl’. The shading promoted higher performance in height, stem diameter, root length, pH and dry mass of lettuce plants when compared to those grown in the open-air, being the shading of 70% the more efficient. The ‘Americana Irene’ cultivar was distinguished in terms of plant height, foliage area, leaves dry mass and soluble solids, independently from the cultivation environment. With the shading, this cultivar improved the aerial shoot-root ratio and root dry mass.
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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 ».