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Enregistrement W7155336354

Evaluation of heat units for growth and development of hard yellow maize crop (Zea mays L.) in the central coast of Peru.

2009· article· es· W7155336354 sur OpenAlexaboutno aff
Wilfredo Julián Yzarra Tito, Irene Trebejo, Víctor Noriega Nalvarte

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2009
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCropZea maysDry matterBar (unit)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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