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Enregistrement W7110086816 · doi:10.5539/jas.v18n1p52

Aftereffects of Cultural Intercroppings of Maize or Cassava in Immature Palm Groves on the Production of Fresh Fruit Bunches

2025· article· W7110086816 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntercroppingPalmPalm oilContext (archaeology)Elaeis guineensisCropProductivitySorghum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In palm cultivation, failure to comply with technical itineraries has disadvantages on the development of oil palm. It is in this context that the present study aimed to evaluate the influence of peasant practices intercropping the cultivation of oil palm at the immature stage with those of maize and cassava on the production of oil palm at the adult stage. To do this, a reasonable choice of palm groves constituted the experimental design. The plots chosen were those aged 16 years which, during their immature phase, were intercropped either with crops of maize (Treatment T1) or with those of cassava (Treatment T2) or without food crops (T0: Control). The results showed that peasant practices of crop intercropping of maize and cassava negatively influenced the productivity of oil palm in palm bunches. The comparison of the results showed that cassava cultivation has more detrimental effects on the productivity of oil palm in palm bunches, compared to that of maize. During the immature phase of the palm groves, it would therefore be wise to dissociate the cultivation of oil palm from those of cassava and maize to avoid, in the long term, any possible harm linked to this cultural association on the production of oil palm. Otherwise, it would be advisable to restore to the soils of immature palm groves, by fertilization, the mineral nutrients exported through the cassava and maize harvests or to reduce the densities of these food crops to reduce competition for mineral nutrients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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