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Record W4282961131 · doi:10.4314/ijbcs.v16i1.14

L’écartement de plantation affecte différemment la croissance végétative du Jatropha curcas L. en culture sur un sol surexploité au nord du Gabon

2022· article· fr· W4282961131 on OpenAlexaff
Renaud Massoukou Pamba, Vincent Poirier, Pamphile Nguema Ndoutoumou

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Biological and Chemical Sciences · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Fundersnot available
KeywordsJatropha curcasForestryEuphorbiaceaeSemisBiologyHumanitiesHorticultureBotanySowingArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Jatropha curcas L. est une plante arbustive de la famille des Euphorbiaceae qui a la capacité de croître en s’adaptant à divers environnements. Cette étude visait à apprécier son développement lorsqu’il est conduit sur un sol surexploité. Spécifiquement, il s’agit de tester le type de matériel végétal, l’écartement de semis et les délais sur quelques paramètres morphométriques de cette espèce. Le modèle linéaire à effet mixte et le modèle linéaire généralisé ont été utilisés sous le logiciel R pour évaluer les performances de croissance du pourghère. Les analyses statistiques ont permis de comparer les moyennes. Les résultats révèlent que la croissance en hauteur des plantes de Jatropha est influencée de manière très significative (P <0.001) par l’interaction du type de matériel végétal et de l’écartement de semis et que la croissance du diamètre au collet s’accroit avec le temps tout le long de l’année. L’émission des feuilles s’est accrue pendant les trois premiers mois, puis il y a eu une chute continue le reste du temps quel que soit l’écartement et le type de matériel végétal. Au regard des résultats obtenus, il ressort que Jatropha curcas développe plusieurs mécanismes pour s’adapter et croître sur un sol surexploité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.281
Threshold uncertainty score0.839

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2022
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