Rendimiento, eficiencia en uso del agua en canola en funcion del nitrogeno y distancia entre hileras
Bibliographic record
Abstract
La canola (Brassica napus L.) produce aceite comestible que ayuda a prevenir enfermedades del corazón y artritis reumatoide. Así, los temas de investigación sobre este cultivo son justificados, sobre todo en la búsqueda de estrategias para elevar la productividad del agua. El objetivo del estudio fue determinar en genotipos de canola, el efecto de la distancia entre hileras de plantas y la fertilización nitrogenada sobre: la eficiencia en el uso del agua (EUA), biomasa (BT), índice de cosecha (IC), rendimiento en grano (RG) y de aceite (RA). Los tratamientos consistieron en la siembra el 20 de junio de 2011, de los genotipos Canadá I, Canadá II y Westar, con suministro de 0 y 100 kg de nitrógeno (N) y distancia entre hileras (DH) de 0.40 m (DC) y 0.80 m (DA) que generó una densidad de 25 y12.5plantasm-2.Eldiseñoexperimentalfuebloquesalazar con arreglo en parcelas subdivididas y cuatro repeticiones. El genotipo Canadá II presentó una EUA, BT, RG y RA superior a Westar y Canadá I. Dicha tendencia se observó con la aplicación de N y la siembra a DC. Mientras que el genotipo Canadá II en siembras a DC con N, presentó la EUA, BT, RG y RA más altos. El contenido de aceite del grano no fue afectado por los tratamientos. Estos resultados indican que mediante la reducción de la distancia entre hileras y la fertilización nitrogenada puede lograrse una mayor productividad del agua y en consecuencia mayor producción de canola.
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".