Impacto de los sistemas de riego por goteo en arándanos
Bibliographic record
Abstract
El ensayo examinó los efectos de diferentes sistemas de riego por goteo en el rendimiento de la variedad O´Neal de arándano (Vaccinium corymbosum L). El estudio se realizó en Zarate (33º 41’ S y 59º 41’ W), provincia de Buenos Aires, Argentina. El cultivo se implantó en agosto de 2001, la primera cosecha se efectuó en octubre de 2003. El objetivo fue determinar cual era el sistema de riego por goteo que maximizaba el rendimiento, siendo los tratamientos, un lateral de tubería de goteo por fila de plantas con goteros a 40 cm (T1) y dos laterales de tubería de goteo con goteros a 20 cm por fila de plantas (T2). El porcentaje de suelo mojado por sistema se incrementa a medida que aumenta el número de emisores por metro lineal. El diseño experimental fue de bloques completamente aleatorizados, con bloques de cinco plantas y cinco repeticiones por tratamiento. La cosecha de 2003, reportó rendimientos de 2436 kg ha-1 para el tratamiento T1 y de 4335 kg ha-1 para tratamiento T2. El mojado parcial del suelo que realiza el tratamiento T1, de menor cantidad de goteros por metro lineal, no es suficiente para mojar un porcentaje de suelo compatible con altos rendimientos.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".