Doses e fontes de nitrogênio em pastagem de capim-marandu: II - nutrição nitrogenada da planta
Bibliographic record
Abstract
A adubação nitrogenada influencia positivamente no aspecto nutricional das gramíneas forrageiras, a ponto de resultar na recuperação adequada de pastagem. Objetivou-se com este estudo, avaliar a nutrição do capim-marandu, submetido a doses e fontes de N, pela determinação indireta de clorofila e pela concentração de N total, bem como a relação entre eles e os teores de N inorgânico (N-NH4+ e N-NO3-) nas folhas das plantas por um período de três anos. O experimento foi realizado de julho de 2003 a março de 2006, na Fazenda Modelo da UEG, numa área de 882 m², com pastagem estabelecida há mais de dez anos, com baixa produção de forragem. O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados, com parcelas subdivididas no tempo, com três repetições. Foi utilizado o esquema fatorial 2 x 4, sendo duas fontes de N (sulfato de amônio e uréia) e quatro doses de N (0, 100, 200 e 300 kg ha-1 ano-1). Em cada um dos anos, foram realizados três cortes para avaliação da planta forrageira. Os teores de clorofila aumentaram com as doses de N e anos de avaliação da pastagem. A maior concentração de N foi encontrada na maior dose de N aplicada na forma de sulfato de amônio. Verificou-se uma relação direta entre os teores de clorofila e as concentrações de N nas folhas recém-expandidas de capim-marandu. O N inorgânico (N-NH4+ e N-NO3-) representou pequena fração do N total das folhas de capim-marandu.
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".