Use of Senna uniflora as Organic Fertilizer in the Production of Lettuce in the Brazilian Semiarid
Notice bibliographique
Résumé
The use of plant resources available on the farm, and of great relevance to the family farmers of the Northeastern semi-arid region, Brazil. The experiment was carried in the experimental area of the agricultural science center, Universidade Federal Rural do Semi-árido (UFERSA), Mossoró, Brazil, with the objective of evaluating use of Senna uniflora as organic fertilizer in the production of lettuce in the Brazilian semiarid, from October 2014 to February 2015. The experimental design of randomized complete blocks with the treatments arranged in 4 × 4 factorial scheme, with three replicates. The first factor consisted of amounts S. uniflora (0, 1.8, 3.6, and 5.4 kg m-2 of dry matter) with four incorporation times into the soil (0; 28; 56 and 84 days before transplanting lettuce). The transplanted lettuce cultivar went was the “Elba”. The evaluated characteristics were the following: plant height, diameter plant, number of leaves per plant, green mass production and dry mass production. The best agronomic efficiency was obtained with soil incorporation of 5.4 kg m-2 in the incorporation period of 56 days after transplanting, with phytomass production of 235.2 g plant-1. S. uniflora becomes a viable option to be used as an organic fertilizer in lettuce 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».