Volumes de substratos comerciais, solo e composto orgânico afetando a formação de mudas de maracujazeiro-amarelo em diferentes ambientes de cultivo
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho teve como objetivo avaliar o crescimento de mudas de maracujazeiro- amarelo em três diferentes tamanhos de recipientes, em três condições de cultivo protegido, utilizando seis diferentes substratos. Foram empregados três ambientes de cultivo: (A1) estufa em arco, coberta de filme de polietileno de 150 μm, abertura zenital e tela termorrefletora de 50% sob o filme; (A2) viveiro agrícola de tela de monofilamento, com 50% de sombra; e (A3) viveiro agrícola de tela termorrefletora, com 50% de sombra. Foram testados três volumes (V1 = xx cm³ -sacolas de polietileno de 7,5 x 11,5 cm; V2 = xx cm33 - sacolas de polietileno 10,0 x 16,5 cm; e V3 = xx cm33 -sacolas de polietileno de 15,0 x 21,5 cm) e seis substratos (S1 = solo; S2 = Plantmax®; S3 = vermiculita; S4 = fibra de coco; S5 = fibra de coco chips; e S6 = Organosuper®, composto orgânico comercial). O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, em esquema de parcelas subsubdivididas, em que os ambientes foram as parcelas, os recipientes de diferentes volumes as subparcelas e os substratos as subsubparcelas. Aos 50 dias após a semeadura, foram medidos a altura das plantas, o comprimento da raiz, a massa de matéria seca da parte aérea e das raízes. A partir das massas de matéria seca determinaram-se a relação massa de matéria seca de parte aérea e raiz e massa de matéria seca total. A estufa foi o melhor ambiente quando se utilizou o recipiente de XX cm33 o qual proporcionou mudas maiores, com maior biomassa seca aérea, radicular e total. A vermiculita foi o melhor substrato, porém o solo adubado é uma alternativa menos dispendiosa para a região.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".