Ocorrência de plantas daninhas após cultivo de milho na savana amazônica
Bibliographic record
Abstract
Com o objetivo de identificar as comunidades de plantas daninhas que ocorreram após o cultivo de milho em plantio direto na savana amazônica, foi realizado um levantamento fitossociológico em um experimento de manejo do solo. As coletas de identificação e quantificação das plantas daninhas foram realizadas quatro meses após a colheita do milho, durante os meses de junho e julho de 2010. As plantas foram avaliadas quanto a: classe botânica, família, espécie, número de indivíduos, frequência, densidade, abundância, frequência relativa, densidade relativa, abundância relativa, índice de valor de importância, método de propagação e ciclo de vida. A vegetação emergente na área de estudo foi de 419 espécies, das quais nove foram identificadas como da classe botânica das dicotiledôneas e seis das monocotiledôneas. As espécies da família Ciperaceae foram as mais abundantes, enquanto as famílias Poaceae, Ciperaceae, Asteraceae, Malvaceae e Fabaceae foram as que registraram os maiores números de indivíduos e frequências de espécies nas parcelas. Foi encontrada apenas a espécie Cordia curassavica com hábito de crescimento arbustivo. A espécie Cyperus rotundus apresentou os maiores valores em todos os parâmetros fitossociológicos avaliados, destacando-se o índice de valor de importância, que foi 1,5 vez maior que o de Brachiaria humidicola, o qual foi o segundo maior valor (40,49).
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".