Mudanças da fertilidade do solo e crescimento de um povoamento de Eucalyptus grandis fertilizado com biossólido
Bibliographic record
Abstract
Antes da recomendação em larga escala de biossólido em plantações florestais, é preciso compreender seus efeitos no solo e na planta. Assim, a fertilidade do solo, o estado nutricional e o crescimento de um povoamento de Eucalyptus grandis fertilizado com biossólido foram avaliados em um experimento na Estação Experimental de Ciências Florestais de Itatinga (SP), ESALQ/USP. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com quatro blocos e nove tratamentos: (1) Testemunha; (2) Adubação mineral; (3) 5 t ha-1 de bios. + K; (4) 10 t ha-1 de bios. + K; (5) 10 t ha-1 de bios.; (6) 10 t ha-1 de bios. + K + P; (7) 15 t ha-1 de bios. + K; (8) 20 t ha-1 de bios. + K, e (9) 40 t ha-1 de bios. + K. Foram analisadas quimicamente amostras de solo (camadas de 0-5, 5-10 e 10-20 cm) e de folhas. A produção de madeira foi avaliada por meio da colheita e pesagem de árvores. Até 32 meses após a aplicação do biossólido, 36 meses pós-plantio, constataram-se aumentos do pH, dos teores de C orgânico, de P-resina e de Ca trocável nas três camadas, diretamente associados às doses de biossólido aplicadas. Os teores de S-SO4(2-) e K trocável diminuíram 13 meses após a aplicação do biossólido e, 19 meses depois, os teores estavam aumentados. O Al trocável diminuiu com o aumento das doses de biossólido, nas três camadas amostradas. A aplicação de biossólido influiu positivamente na nutrição das plantas, proporcionando uma produção de madeira igual à obtida no tratamento que só recebeu adubação mineral (1,5 t ha-1 de calcário dolomítico e, em kg ha-1, 98 de N, 79,5 de P2O5, 165 de K2O, 1,3 de B e 1,2 de Zn), quando a dose de biossólido foi equivalente a 12 t ha-1.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".