Grape Production Diagnosis in the Highlands Region of the State of Espírito Santo, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Espírito Santo was the eighth largest Brazilian grape producing state and the sixth largest exporter. The objective of this study was to carry out a grape production diagnosis in the highlands region of Espírito Santo. The methodology consisted of field research in rural farms. The municipalities with the greatest participation in state grape production were selected. Field research was conducted in 2019 and 2020 in rural properties in the municipalities of Santa Teresa, Domingos Martins, Venda Nova do Imigrante, Alfredo Chaves and Vargem Alta, which are representative in production. Were interviewed 86 vinegrowers and this sample represented 13.7% of the number of grape producing centers in the State. The need to improve management practices, yield and grape quality was identified, with a focus on sustainability, reducing the use of pesticides, in addition to certification for organic/biodynamic grape production, increasing the quality of the material. It is necessary that Technical Assistance and Rural Extension (ATER) works also concentrate efforts to develop production systems with lower implementation and production costs, mainly related to the supporting structure of the vines and the development of cultivars more resistant and/or tolerant to pests and diseases, mainly vine downy mildew (Plasmopara viticola), which will consequently reduce production costs for the winegrower.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».