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Enregistrement W3098431434 · doi:10.5539/jas.v12n12p114

Different Substrates and Container Volumes in the Emergence and Ministumps Formation of Physalis peruviana L.

2020· article· en· W3098431434 sur OpenAlexvenueno aff
Jeniffer Ribeiro de Oliveira, Mariana Alexandre Alves Amourim, Weslley do Rosário Santana, João Vítor Garcia Silva, Vinícius de Souza Oliveira, Érica Duarte Silva, Jalille Amim Altoé, Alex Campanharo, Mayara Nascimento Santos, Joabe Martins de Souza, Bruna Alves Salomão, Aclécia Gonçalves Batista, Luan Carlos Ferreira Angeli, Gleison Oliosi, André Cayô Cavalcanti, Alex S. Lima, Hugo Rebonato Pelegrini

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo
Mots-clésPhysalisHorticultureVolume (thermodynamics)Container (type theory)GreenhouseCompletely randomized designMathematicsShootFactorial experimentFractional factorial designBotanyChemistryBiologyMaterials sciencePhysicsComposite materialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To obtain quality seedlings, it is necessary to use good production techniques. Important factors include the container and the form of propagation. Therefore, the objective of this work was to evaluate the influence of two substrates and container volumes on the emergence and formation of Physalis peruviana L. mini-stumps. The work was carried out from September to November 2019, in a greenhouse belonging to the Federal University Network of the Holy Spirit. The design used was completely randomized, in a factorial scheme with the combination of three containers (R1 = tube with a volume of 50 ml; R2 = tube with a volume of 280 ml and R3 = plastic cups with a volume of 500 ml) and two substrates (S1 = Bioplant® and S2 = Provaso® + soil 1:1), totaling six treatments, four replications, six plants per experimental unit and 144 plants. After 90 days of experiment, it is recommended for a better emergence and emission of the shoots of Physalis peruviana L. the use of the volume of 280 ml, combined with the substrate Provaso® + soil.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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