Influência de safras agrícolas e tratamentos fungicidas no café cereja descascado e bóia
Bibliographic record
Abstract
O manejo adequado de doenças foliares, como a ferrugem e a cercosporiose do cafeeiro, é fator primordial para a produção de bebidas de qualidade. Nesse sentido, torna-se de extrema importância o conhecimento dos procedimentos técnicos e de produtos fitossanitários, bem como o efeito exercido pelos mesmos na qualidade do café. Objetivou-se, com este trabalho, estudar a qualidade dos grãos de café cereja descascado e bóia procedentes de tratamentos fungicidas, em duas safras agrícolas. Foram conduzidos ensaios nos anos agrícolas 2002/03 e 2003/04. O delineamento utilizado foi o inteiramente casualizado com parcelas subdivididas, utilizando-se quatro repetições, em esquema fatorial 2 x 3 x 2, compreendendo duas safras, três tratamentos fungicidas (fungicida sistêmico, nome comercial Ópera®, fungicida de contato, nome comercial Cobox®, e testemunha não tratada com fungicidas) e dois tipos de processamento, cereja descascado e bóia. As avaliações da qualidade dos grãos foram realizadas por meio das análises químicas: acidez titulável, pH, lixiviação de potássio e condutividade elétrica. Os resultados indicaram que os tratamentos fungicidas afetaram apenas a lixiviação de potássio para o café bóia, no qual o Cobox® apresentou menor lixiviação comparado aos demais. Em ambos os processamentos estudados, o segundo ano de ensaio apresentou maior condutividade elétrica, e quando considerado o café bóia, maior lixiviação de potássio. O resultados apontam ainda que, no primeiro ano de ensaio o café cereja descascado apresentou efeito superior para a acidez titulável.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".