Morphological Characteristics of Varieties of Sweet Potato, Cenoura, Margarita, Rainha and Roxa, Cultivated in Amazonas, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Sweet potato [Ipomoea batatas (L.) Lam.] is a nutritious food, from an easy-to-handle cultivation, present in all Brazilian regions, with great socioeconomic relevance. There is a wide genetic diversity of sweet potato, expressing different flesh and skin colors, and containing different nutritional values. However, only sweet potatoes with cream flesh and white or purple skin are present in the Manaus market. It is important to promote the visibility of the varieties that are being cultivated in a less expressive way, often only by the indigenous people. In this way, the valorization of the product and the conservation of agrobiodiversity will be encouraged. One obstacle to identifying varieties is that the same variety can have different names, and the same name can be given to different varieties. Therefore, it is essential that a morphological description of the varieties present locally is made. This will be a subsidy for future research and actions aimed at the development of the primary sector that has the sweet potato as its object. Given the above, this work aimed to morphologically describe the sweet potato varieties Cenoura, Margarita, Rainha and Roxa present at the Experimental Farm of the Federal University of Amazonas. The Cenoura, Rainha and Roxa varieties have different skin and/or flesh colors and a tuberous root shape, catering to different consumer tastes. The Cenoura variety (skin and orange flesh) has the potential to be cultivated by Amazonian farmers and introduced in the local market (Alves, 2021; Filgueira, 2008; Huamán, 1991).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».