MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2963405829 · doi:10.5539/jas.v11n13p115

Morphological Characteristics of Safflower Seedlings Under Compaction Levels in a Clayey Latosol

2019· article· en· W2963405829 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo Chang, Deonir Secco, Aracéli Ciotti de Marins, Luciene Kazue Tokura, Ricielly Eloyze Rosseto, Simone Andréia Roehrs, Claudia Borgmann, Lilian Cristina de Souza Madalena, Nayara F. F. da S. Cruz, Reginaldo Ferreira Santos, Bruna de Villa, Vitória Regina Morello Gongora, Benhurt Gongora, Jair Antônio Cruz Siqueira, Fernanda Nicole Zang

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarthamusLatosolSowingShootCompactionHorticultureDry weightSoil compactionBiologyAgronomyBulk densitySoil waterMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the effect of soil compaction levels on initial development of safflower genotypes (Carthamus tinctorius). The experimental design was 2 × 2 × 6, composed of two sowing seasons (May and June 2017), two genotypes (IMA-2103 and IMA-4409) and six levels of soil density (1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, and 1.5 g cm-3), with three replicates. After 30 days of planting, percentage of emergence, emergence speed index, mean time of emergence and mean speed of emergence were analyzed. Among the morphological characteristics, plant height, stem diameter, root length, shoot and root fresh mass, shoot dry mass and number of healthy and wilted leaves were evaluated. The compaction states did not significantly interfere in the emergence of the safflower seedlings that were sown in the uncompacted surface layer. As soil compaction increased, root length, shoot fresh mass, shoot dry mass and root fresh mass were reduced in both genotypes. Soil density considered critical to safflower root growth was 1.3 g cm-3. The IMA-4409 genotype, in relation to IMA-2103, was more tolerant to soil compaction levels.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetSoil Management and Crop YieldTravaux en français237 207