Efecto de la inoculación con rizobios procedentes de Alberta, Canadá, en sorgo (Sorghum bicolor L. Moench), en condiciones de campo
Bibliographic record
Abstract
"Se realizó un experimento de campo con el objetivo de medir el efecto de cepas de rizobio en las variables agronómicas del sorgo, en las condiciones ambientales de Sancti Spíritus, Cuba. Se utilizaron 10 cepas de Sinorhizobium meliloti, procedentes de ecosistemas ganaderos de Alberta, Canadá; así como cuatro cepas de referencia pertenecientes a diferentes géneros y especies de rizobio, que procedían de la colección de Agriculture and AgriFood Canada. La confección de los inóculos y la inoculación de las semillas se realizaron por métodos estándar. El diseño experimental fue de bloques al azar, con 16 tratamientos y cuatro réplicas. Se evaluó el peso seco aéreo, la longitud del tallo y la longitud de la panoja; además, se calculó el incremento del peso seco aéreo en los tratamientos inoculados con relación al control absoluto. Los resultados demostraron la capacidad de las cepas estudiadas de influir en las variables agronómicas, ya que los tratamientos seleccionados igualaron sus valores a los del control fertilizado y presentaron un incremento de más del 100% del peso seco aéreo, comparado con el control absoluto."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".