Nutrição mineral e força da fonte na produção e qualidade de frutos de melão amarelo
Bibliographic record
Abstract
Avaliar a influência da nutrição mineral e da força da fonte, folhas jovens, na produção e qualidade de frutos de melão amarelo cv Gold mine foi o objetivo através deste trabalho. Plantas desta espécie foram submetidas ao cultivo em vasos sob condições de campo, aplicando-se fertirrigação três vezes por semana, utilizando, de acordo com o tratamento, as seguintes fontes de nutrientes: nitrogênio (Ureia), fósforo (MAP) e potássio (KCl); foram feitas podas de 50% das folhas dos ramos jovens na oitava ou nona semana de crescimento destas plantas. Os seguintes tratamentos foram aplicados, com quatro repetições: fertirrigação com NPK sem poda; com NPK e poda na 8ª semana; com NPK e poda na 9ª semana; com NK sem poda; com NK e poda na 8ª semana; com K sem poda; com K e poda na 8ª semana e com K e poda na 9ª semana. As variáveis analisadas foram: massa seca, área foliar e teor de carboidratos solúveis totais para as folhas e para os frutos teor de sólidos solúveis totais e teor de açúcares. As variáveis com efeitos significativos diferenciados foram: massa seca e área foliar das folhas, com maiores valores nos tratamentos com fonte de NPK sem poda, e menores valores no teor de carboidratos das folhas para o tratamento com fonte de NK sem poda. As variáveis sólidos solúveis totais e teor de sacarose dos frutos no tratamento com aplicação de NK sem poda apresentou maior média e alto valor respectivamente, entre os demais, conferindo-lhe melhor qualidade.
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".