Growth and nutrient accumulation metrics of <i>Diodia saponariifolia</i> plants as a potential native cover crop in southeastern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Competition for resources between crops and weeds hinders the increase of production in agroecosystems. The trait‐based plant species selection of cover crops can be a useful tool to suppress competing plants in addition to providing environmental services. Here, we assessed the growth and macronutrient accumulation metrics in Diodia saponariifolia (Rubiaceae) plants, a native cover crop found in family farming systems in southeastern Brazil. Under greenhouse conditions, three viable D. saponariifolia cuttings were planted per tray. The experimental design was entirely randomized, with treatments consisting of plant sampling times, at regular intervals of 7 days between 16 and 93 days after transplanting (DAT) and 15 days between 93 and 138 DAT. Based on dry mass and chemical analysis of leaves, stems, and roots; we fitted the logistic model to explore the metrics of growth and macronutrient accumulation. Overall, the increment in plant dry mass was slow about halfway through the experimental period, being subsequently replaced by a phase of rapid growth. The stem was the plant fraction with the highest relative biomass accumulation. The total macronutrient concentration followed the descending order of K > N > Ca > Mg > P, varying along the plant ontogeny. Considering the nutrient content, the estimated 200 g m−2 of aboveground dry mass, and 0.3 m2 of leaf area, it is suggested to perform the first mechanical weeding along the third month of growth. Our results suggest that D. saponariifolia has satisfactory agronomical features for its establishment as a cover crop in different agricultural contexts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».