Efecto de la calidad de la luz en el cultivo del maíz: una herramienta para el manejo de plantas arvenses
Bibliographic record
Abstract
Las señales de luz como el rojo y el rojo lejano (R/RL) son reflejadas desde el tallo y la superficie de las hojas de las arvenses vecinas, estas pueden desencadenar una respuesta por efecto de sombra en las plántulas de maíz, lo que resulta en cambios morfológicos. Dos experimentos de laboratorio se llevaron a cabo bajo condiciones controladas con el objetivo de determinar el efecto de las arvenses vecinas y la competencia por luz sobre plantas de maíz en etapas tempranas de su desarrollo. En el primer experimento, se utilizó Turface® como suelo para plantar las semillas de maíz, y se estudiaron dos tratamientos (libre de arvenses y con arvenses). Raigrás (Lolium perenne L) se utilizó como especie de arvense. En todos los parámetros estudiados se observó una disminución en el experimento con arvenses después de las 48 h de la siembra excepto en la longitud del tallo, que antes de las 48 h fue mayor en el tratamientos libre de arvenses, ocurriendo el efecto contrario después de las 48 h. El segundo experimento, constó de tres tratamientos con diferentes densidades de siembra (baja, media y alta) con nueve, 28 y 81 plantas respectivamente. Los diferentes parámetros se comportaron de forma mayor en la densidad baja, excepto el largo del tallo, que fue mayor en la densidad alta, donde las plantas de maíz tuvieron una reacción de evitación por sombra de las arvenses, debido a la competencia por luz, ya que era el único factor limitante, incluso cuando las plantas eran mayores a la etapa V4. Este enfoque puede proporcionar una oportunidad para mejorar la competitividad del cultivo en condiciones de alta densidad.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".