Evaluation of heat units for growth and development of hard yellow maize crop (Zea mays L.) in the central coast of Peru.
Notice bibliographique
Résumé
Este trabajo de investigación fue realizado en los terrenos del fundo de la Universidad Nacional Agraria, La Molina (latitud 12º05’S, longitud 76º57’W, altitud 238 m.s.n.m) durante la campaña agrícola 2007/2008, con 06 híbridos comerciales de maíz amarillo duro (DK-5005; AG-001; XB8010; C-701; PM-212; EXP-10 ). En este experimento se evaluaron tres métodos para determinar los grados días: método residual modificado con temperatura base 10ºC (TT10), método Ontario (C.H.U), método Ometto (GDOmetto), para los períodos Siembra - Espiga, Espiga - Maduración Fisiológica y Siembra – Maduración Fisiológica. Como resultado, el Método Residual (TT10), con temperatura base de 10ºC, fue el que presento mejor resultados. Para los 06 híbridos, el IAF presentó un crecimiento inicial lento con aproximadamente 387 GD acumulados, luego fue creciente hasta un máximo acumulado de 773 GD para los híbridos C-701 y AG-001 con IAF máximo de 3,8 y 3,2, respectivamente, en el momento que se inicio las fases de panojamiento y espiga. Los híbridos EXP-10, DK-5005, PM212, XB-8010 alcanzaron sus máximos IAF de 4,1; 3,1; 3,9 y 2,9 respectivamente, con aproximadamente 882 GD acumulados. La producción de materia seca (gr/m2 ) presentó un crecimiento inicial lento con aproximadamente 387 GD acumulados, luego fue creciente hasta un máximo acumulado de 1241 GD para los 06 híbridos hasta lograr sus máximos valores de materia seca total de 1525, 987, 1540, 1388, 1693, y 923 g/m2 , para los híbridos C-701, AG-001 EXP-10, DK-5005, PM-212 y XB-8010 respectivamente.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».