Plot Size Related to Numbers of Treatments and Replications, and Experimental Precision in Conilon Coffee From Clonal Seedlings of LB1
Notice bibliographique
Résumé
In the execution of experiments involving agricultural crops, it is essential that the researcher is able to initially establish the outline, the amount of treatments, replication and the plot sizes, to predict the physical space and waste of material. The planning is not always easy due to the lack of research pointing out the adequate plot size, especially in experiments throughout seedlings stage. The objective of this work was to determine the adequate plot size for experiments with conilon coffee clone LB1 seedlings. Fort this Hatheway’s suggested methodology was used, in which the coefficient values of variation and the heterogeneity index were obtained through bootstrap simulation with replications. The findings emphasized that in the experiments involving the conilon coffee tree LB1 manufactured in bags, with the delineation in randomized blocks, when the evaluation of destructive characteristics require a larger experimental plot size than when characteristics are non-destructive, considering the same margin error. In the installation of experiments with conilon coffee tree LB1 clone, in randomized blocks with 7 to 40 treatments and three replications, plots holding nine seedlings are enough to identify significant differences between average of treatments of non-destructive kinds to 5% of prospects and variation between the average of treatments 30% of overall experimental average. However, for destructive characteristics in randomized blocks with 7 to 40 treatments in three replications, plots holding 14 seedlings are enough to identify significant differences between treatment averages to 5% of prospects and variation between average treatments 30% of overall experimental average.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».