SPAD Index in Oregano Crop: A Proposal for Interpretation Ranges
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of non-destructive variables in plants, such as the SPAD index, shows a growing trend of adoption in the field. However, it is necessary to determine comparative reference standards, aiming to assist in the interpretation of results obtained in the field and in making decisions about the management to be adopted. The study aimed to propose levels of interpretation of the SPAD index in oregano leaves based on the yield of the crop. The experiment was conducted in protected environment, randomized blocks design was adopted with four replications in 6 x 4 factorial scheme: six levels of water replacement (60, 70, 80, 90, 100, and 110% of the crop evapotranspiration-ETc) and four doses of bokashi (0, 100, 200, and 300 g m-2). For analysis, the data were subjected to variance analysis, multivariate analysis, regression and correlation. Productive management (water replacement and bokashi dose) influences the SPAD index response. Through mathematical analysis of the relationship between SPAD index and relative yield, the sufficiency ranges based on the SPAD index were determined in very low (<37) low (37-44), medium (44-46) and high (>46). The proposed classification of the sufficiency range for the SPAD index allows advances in the productive management of the oregano crop.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».