PRODUÇÃO DE DIFERENTES CULTIVARES DE BATATA SOB DISTINTAS LÂMINAS DE IRRIGAÇÃO - DOI: 10.13083/1414-3984/reveng.v23n5p466-476
Bibliographic record
Abstract
O máximo potencial produtivo das cultivares de batata e a qualidade dos tubérculos estão diretamente relacionados à disponibilidade hídrica no solo. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi avaliar o efeito de distintas lâminas de irrigação nas características agronômicas de diferentes cultivares de batata na região nordeste de Mato Grosso do Sul. O experimento foi conduzido na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, campus de Chapadão do Sul, MS, utilizando-se o delineamento experimental de blocos ao acaso em parcelas subdivididas, com quatro repetições, tendo nas parcelas quatro lâminas de irrigação (50, 75, 100 e 125% da quantidade de água para suprir a perda de água por evapotranspiração da cultura) e nas subparcelas três cultivares de batata (Asterix, Atlantic e CLL). Avaliaram-se os resultados do número de tubérculos por planta, massa média do tubérculo, produtividade comercial e eficiência do uso da água (EUA). O aumento da lâmina de irrigação proporcionou redução na eficiência do uso da água pela batata; e não afetou as demais características avaliadas. A cultivar Asterix deve ser preferida pelos agricultores de batata do nordeste Sul Mato-Grossense.
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 | 0.000 |
| 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".