Camu-Camu: Nutrient Omission Response and Soil Acidity Correction
Notice bibliographique
Résumé
Camu-camu is an Amazonian fruit that has high levels of vitamin C, however, there is a need to expand knowledge to carry out systematic and consistent studies in the various fields of knowledge, and those related to mineral nutrition. The objective of this work was to evaluate the nutritional and growth status of camu-camu by the missing element technique and the use of liming, using as substratum a dystrophic Yellow Latosol of central Amazonian texture. The experimental design was a randomized block design with four replications and 15 treatments: complete, liming omission, individual omission of N, P, K, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Cu, B, Cl and Mo. of the witness (natural soil). The characteristics evaluated were: height, neck diameter, leaf, stem, shoot, root and total dry matter, relative growth, shoot and root ratio, and nutrient accumulation of shoot (leaf) dry matter. All data evaluated were statistically significant. Liming and fertilization were necessary for acidic and low natural soils when comparing the complete with the control. Ca and P were the most limiting nutrients, while omission of N reduced the growth of seedlings. Based on total dry matter, the nutritional requirement of camu-camu was in decreasing order: Ca > P > S > Cl > Cu > Mg > Z > K > Mo > Mn > B > N.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».