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Enregistrement W2999774182 · doi:10.5539/jas.v12n2p15

Growth and Yield Variability of Corn (Zea mays), Carrot (Daucus carota), Peas (Pisum sativum) and Potatoes (Solanum tuberosum) Grown in Fallow and Unfallow Standoff Alberta Community Garden Soils

2020· article· en· W2999774182 sur OpenAlexaffvenueabout
Adebusoye O. Onanuga, Roy Weasel Fat

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensRed Crow Community College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomySoil waterDaucus carotaNutrientPotashFertilizerField experimentBiologyCropEnvironmental scienceHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was conducted in the Standoff Alberta community garden over the 2019 summer time. Fallow and unfallow soils of Standoff community were used for this experiment. The major nutrients Nitrogen (N) was deficient and Phosphorus (P) was low in the unfallow soil. Furthermore, fallow soil N nutrient was low and optimum for P. Soil potassium was in excess for both soils. The pH of the soils were 7.4 and 7.5 in fallow soil and unfallow soil, respectively. One level of fertilizer application rate was applied to fallow and unfallow soils. Corn, carrots and peas were planted to unfallows soil while potatoes plants were cultivated to fallow soil. Standard agronomic practices were followed to establish this experiment. The six plants were taken per square meter bi-weekly in all the locations randomly across the field in zigzag pattern for growth parameters while six plants for corn, 2 plants for peas, carrots and potatoes per square meter were harvested for yield parameters. The means of growth and yield data collected from each location were subjected to a simple t-test so as to compare the performance of crops planted in each location. The results obtained showed that there were differences of growth in different locations across the field. Moreover, heterogeneous nature of the soil in different locations influenced soil nutrients ability to favour yield of corn, carrots, peas and potatoes. However, in all the 6 locations on the field, peas pod numbers at week 4, potatoes tuber number at week 5, peas dry weight at week 4 and carrot dry weight at week 5 were insignificant, all look the same. These results suggest that application of fertilizers and shortage of water were not evenly distributed which lead to uneven yield in different locations across the field.

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 enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,407

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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