Plot Size by the Variance Comparison Method for With ‘Gigante’ Cactus Pear
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate plot size is recognized as a means of maximizing experimental accuracy and contributes to efficient treatment assessment. This study aimed to estimate the optimal plot size for experiments with ‘Gigante’ cactus pears using the comparison of variances method (CVM). A uniformity trial was conducted to assess plant height (PH), number of cladodes (NC), yield (Y), cladode area index (CAI), cladode length (CL), width (CW), thickness (CT) and cladode area (CA) in a cactus pear crop. A rectangular-shaped plot consisting of 10 rows of 50 plants each was used, totaling 500 plants, with 384 basic units (BU), corresponding to the study area. A hierarchical classification approach was adopted, simulating a split-plot design in which each plant was denominated a basic unit (BU), and considering the effects of blocks (B), plots (P)/B, subplots (S)/P/B, rows (R)/S/P/B and plants (Pln)/F/S/P/B. This resulted in five plots sizes, consisting of 1, 12, 24, 48 and 96 basic units. Plots with 12, 24, 48 and 96 BU were statistically equal for the variables Y, PH, NC, CAI, CL, CW and CT, with lower variances than the plot with 1 BU. As such, 4.8 m² with 12 basic units is the optimal experimental plot size for ‘Gigante’ cactus pears.
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 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 | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».