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Enregistrement W2972382819 · doi:10.5539/jas.v11n16p168

Autumnal Cultivation of Energetic Plants in Agroecological No-tillage System in Southern Brazil

2019· article· en· W2972382819 sur OpenAlexvenueno aff
Vagner Antonio Mazeto, Maurício Ursi Ventura, Helder Rodrigues da Silva, Francisco Skóra Neto, Ricardo Ralisch

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-clésCrambeAgronomySunflowerCanolaBiologyCropTillageAgroecologyCrop rotationSowingCropping systemEnvironmental scienceAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cropping energetic plants could provide soil protection, additional incomes to farmers and suppress weed development without loss of food production. It also contributes to the development of no-tillage cultivation in agroecological farming system. Energetic plants such as: sunflower, crambe, canola and safflower were evaluated in no-tillage agroecological farming in autumnal planting, after soybean crop. Higher plant heights were observed in sunflower, flowering [46 days after emergency (dae)] and harvest (108 dae) was first observed in crambe plants. Intermediate earliness was observed in the sunflower (61 and 136 dae, respectively). Biomass was found greater in the sunflower compared to safflower or canola. Intermediate values were obtained for crambe plants. Greater grain and oil yields were found in descending order in sunflower, crambe, canola and cartamo. Despite the drought period occurred during crop development, sunflower and crambe yields were similar or even higher to means, than yields of these same crops in conventional fields in Brazil. Sunflower and crambe were the best options to take part in succession/rotation system after soybean spring/summer crop.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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