Manejo de plantas daninhas em cana-crua
Bibliographic record
Abstract
Nos últimos anos, o processo de colheita da cana-de-açúcar vem sendo modificado, passando da tradicional queima do canavial para a colheita da cana-crua, seja por imposições da legislação ou conscientização ambiental e também por pressões da sociedade. A adoção desse novo sistema de colheita da cana-de-açúcar tem resultado em importantes modificações nas técnicas de cultivo, como o uso de maiores espaçamentos entre as linhas e a deposição de palha à superfície do solo, as quais influenciam diretamente a ocorrência e o manejo de plantas daninhas e a fertilidade dos solos. Mudanças da flora têm sido observadas em áreas cultivadas com a cana-crua em consequência do favorecimento de espécies com maior capacidade de germinação sob espessa cobertura de palha, em comparação com outras que têm a germinação impedida por ação física ou alelopática da palhada. Além disso, herbicidas utilizados em pré-emergência nessa cultura têm apresentado reduções na sua eficácia, pelo fato de que grande parte deles fica retida na palha e não atinge o solo na concentração necessária para o controle das plantas daninhas. Nesta revisão foram descritos os principais resultados envolvendo a pesquisa relacionada ao manejo de plantas daninhas em áreas com cana-crua, com o objetivo de disponibilizar informações aos pesquisadores para implementar técnicas e pesquisas no desenvolvimento do manejo integrado de comunidades infestantes na cultura da cana-de-açúcar. Os resultados mostram que há possibilidade de redução da dependência do uso de herbicidas e melhoria real da qualidade dos solos como consequência do maior acúmulo da palha oriunda da colheita da cana-de-açúcar.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".