ADUBAÇÃO NITROGENADA E POTÁSSICA EM GOIABEIRAS ‘PALUMA’:II. EFEITO NO ESTADO NUTRICIONAL DAS PLANTAS
Bibliographic record
Abstract
RESUMOA adequada adubação mineral de pomares de goiabeira, sob manejo intensivo, é fator preponderante na produtividade, e o acompanhamento do estado nutricional das plantas contribui para a eficiência desta prática agronômica.Objetivou-se pesquisar o efeito de diferentes doses de nitrogênio e potássio sobre o estado nutricional de goiabeiras‘Paluma’. O experimento foi conduzido em Vista Alegre do Alto-SP, em pomar irrigado, com sete anos deidade, manejado com podas de frutificação, durante quatro ciclos de produção consecutivos. O solo é o Argissolo Vermelho-Amarelo distrófico. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com trêsrepetições, em esquema fatorial com quatro doses de nitrogênio (0; 0,5; 1,0 e 2,0 kg planta-1 de N) e quatro depotássio (0;0,55; 1,1 e 2,2 kg planta-1 de K2O). A adubação nitrogenada promoveu aumento nos teores foliares de N e Mn e decréscimo nos teores de P e B, observados do segundo ao quarto ciclo produtivo. A adubaçãonitrogenada elevou os teores de Ca e Mg, respectivamente, no segundo e terceiro ciclos. Com exceção doprimeiro ciclo produtivo, os teores foliares de K e Mn aumentaram em função da adubação potássica, enquanto os teores de Mg, no segundo e quarto ciclos, diminuíram em função dessa adubação.
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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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".