Evaluation of Banana BRS Pacoua and Mysore Cultivars in Different Cultivation Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Banana is one of the most produced and most consumed fruits worldwide, since it is a fruit high in nutritional value, being an excellent cultivation option for both smallholders and large farmers. The aim with this work was to evaluate the development, adaptability and to estimate the yield of the banana cultivars BRS Pacoua and Mysore in commercial plantation with and without irrigation. The experiment was carried out at Takakura farm, located at the Pará State, Brazil. The experimental design was randomized blocks, in a 2 × 2 factorial scheme, made of: two cultivars (BRS Pacoua and Mysore), and two cultivation methods (irrigated and not irrigated), with six blocks, four treatments and five repetitions, using five plants per treatment in each block. The following agronomic and vegetative characteristics were evaluated: plant height (m), base diameter (cm), bunch weight (kg), weight of the second hand (kg), fruits average weight (kg), number of hands per bunch (unt.), number of fingers in the second hand (unt.) and yield (t/ha). Accordingly to the data analysis there was significant variation for the conditions of cultivation, cultivars and interaction among cultivars and condition of cultivation in the analyzed characteristics, except plant height. The production and yield of the banana cultivars BRS Pacoua and Mysore are affected by the irrigation management, however, even in the cultivation system without irrigation the Mysore cultivar surpassed the BRS Pacoua cultivar in all the evaluated characteristics in the conditions of this work.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».