Evaluación de unidades térmicas para el crecimiento y desarrollo del cultivo de maíz amarillo duro (Zea mays, L.) en la costa central del Perú
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo de investigación fue realizado en los terrenos del fundo de la Universidad Nacional Agraria, La Molina (latitud 12º05’S, longitud 76º57’W, altitud 238 m.s.n.m) durante la campaña agrícola 2007/2008, con 06 híbridos comerciales de maíz amarillo duro (DK-5005; AG-001; XB8010; C-701; PM-212; EXP-10 ). En este experimento se evaluaron tres métodos para determinar los grados días: método residual modificado con temperatura base 10ºC (TT10), método Ontario (C.H.U), método Ometto (GDOmetto), para los períodos Siembra - Espiga, Espiga - Maduración Fisiológica y Siembra – Maduración Fisiológica. Como resultado, el Método Residual (TT10), con temperatura base de 10ºC, fue el que presento mejor resultados. Para los 06 híbridos, el IAF presentó un crecimiento inicial lento con aproximadamente 387 GD acumulados, luego fue creciente hasta un máximo acumulado de 773 GD para los híbridos C-701 y AG-001 con IAF máximo de 3,8 y 3,2, respectivamente, en el momento que se inicio las fases de panojamiento y espiga. Los híbridos EXP-10, DK-5005, PM212, XB-8010 alcanzaron sus máximos IAF de 4,1; 3,1; 3,9 y 2,9 respectivamente, con aproximadamente 882 GD acumulados. La producción de materia seca (gr/m2 ) presentó un crecimiento inicial lento con aproximadamente 387 GD acumulados, luego fue creciente hasta un máximo acumulado de 1241 GD para los 06 híbridos hasta lograr sus máximos valores de materia seca total de 1525, 987, 1540, 1388, 1693, y 923 g/m2 , para los híbridos C-701, AG-001 EXP-10, DK-5005, PM-212 y XB-8010 respectivamente.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".