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Enregistrement W4401560475 · doi:10.46420/taes.e240002

Respuesta fisiológica y agronómica del pimiento (Capsicum annuum L.) cv. Labrador a la aplicación de bioestimulantes

2024· article· en· W4401560475 sur OpenAlexaboutno aff
Julio César Terrero Soler, Luís Gustavo González Gómez, María Caridad Jiménez Arteaga, Irisneisy Paz Martínez, Leandris Argentel‐Martínez

Notice bibliographique

RevueTrends in Agricultural and Environmental Sciences. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapsicum annuumHorticultureBiologyHumanitiesPepperArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work was carried out in the Basic State Unit of “La Pupa” cultivation houses, in the province of Granma, Cuba, on a Fluvisol soil in the period September-December 2021. The objective was to evaluate the effect of three bioproducts on the crop. of the Labrador variety pepper. Four treatments were formed, each with 112 plants and four repetitions, in a completely randomized experimental design. Treatment 1: Application of Pyroligneous Acid, Treatment 2: Application of Quitomax®; Treatment 3: Application of Pectimorf®, 4.-Control treatment. The physiological variables fluorescence of origin (Fo), maximum fluorescence (Fm), the ratio of variable fluorescence and maximum fluorescence (Fv/Fm) and the time to reach the maximum fluorescence intensity were evaluated: in addition to the reproductive variables: number of flowers , number of fruits per plant, fruit length, fruit width, fruit mass and the yield was also calculated. An analysis of variance and comparison of means was applied to the data collected using the Tukey test at a 5% probability of error. The best result was obtained when applying Pyroligneous Acid, followed by Quitomax® and Pectimorf® with averages of 9.47, 9.1 and 8.57 kg m-2, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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