Effet de la dose de semis et de l’écartement entre les rangs sur l’interférence entre le Chenopodium album et le Triticum aestivum
Bibliographic record
Abstract
Un essai répété 4 années a permis d'évaluer l'effet de la présence du chénopode ( Chenopodium album ) sur la productivité du blé ( Triticum aestivum 'Max' ). La céréale a été ensemencée à cinq doses de semis (100, 200,300, 400 et 500 grains viables m -2 ) et à deux écartements entre les rangs (10 et 18 cm). Une réduction de l'écartement entre les rangs a permis d'accroître les rendements en blé de 16 % en présence ou non du chénopode. La dose de semis est un facteur plus important que l'écartement entre les rangs. À une dose de semis de 100 grains m -2 , la présence du chénopode a causé une réduction du rendement en grain de 23 % tandis que cette réduction était de 11 % avec une dose de semis de 500 grains m -2 . La baisse de rendement en blé provoquée par la présence de chénopode est surtout attribuable à une réduction du nombre d'épis par unité de surface. Le chénopode a également réduit le nombre d'épis par plant et le nombre de grains par épi tandis que le poids de 1000 grains et l'indice de récolte ont été peu affectés. Les contenus en azote et en phosphore du grain de blé ont été réduits par la présence du chénopode. Une réduction de l'écartement entre les rangs ou une augmentation de la dose de semis du blé n'a pas permis de réduire le nombre de plants mais a réduit la biomasse du chénopode.
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 | 0.001 | 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".