Evaluation of the Potential of Sewage Sludge for Manufacturing Substrate for Passion Fruit Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Brazil is the world’s largest producer and largest consumer of passion fruit, producing approximately 0.1 million tons. However, crop management techniques are deficient in the use of alternative sources of fertilizer, an extremely relevant aspect in reducing production costs, as some nutrients are imported at high costs. Thus, this study was intended to calculate the percentage of an optimal dose of sewage sludge according to the regression model for each morpho-agronomic trait of yellow passion fruit. A completely randomized design (CRD) was adopted, consisting of four treatments, 0; 25; 50; and 75%, with 20 replicates considering one plant per replicate. Treatments were T1 (0 without sewage sludge addition), T2 (75% soil + 25% sewage sludge); T3 (50% soil + 50% sewage sludge); and T4 (25% soil + 75% sewage sludge). Regression coefficients were above 80%. Morpho-agronomic traits obtained optimal doses at a concentration of 50% of sewage sludge for the manufacture of the substrate. The conclusion reached was the substrate based on sewage sludge in the proportion of 50% combined with 50% of soil was superior to the other ones for seedling production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».