SISTEMA DE PRODUÇÃO E DENSIDADE DE SEMEADURA NO CULTIVO DE BABY LEAF DE RÚCULA
Bibliographic record
Abstract
As mini-hortaliças e as baby leaf são um novo nicho de mercado no Brasil, no entanto, poucas são as pesquisas em relação às técnicas mais adequadas visando produtividade com menor custo. Diante disso, o objetivo do trabalho foi avaliar ambientes de cultivo e densidade de plantas no cultivo de baby leaf de rúcula. O delineamento experimental foi blocos casualizados em esquema de parcelas sub-subdivididas, com quatro repetições. O fator principal foi ambiente de cultivo (Túnel coberto com plástico [TP]; Agrotêxtil [AGT] e ambiente natural [AN]). O fator secundário foi densidade (d) de plantas (pl) (d1-1000; d2-500 e d3-333 pl m-2). O fator terciário foi Épocas de colheita (16; 23; 31 e 39 dias após a semeadura-DAS). Foram avaliadas fitomassas fresca (FFP) e seca da planta (FSP); altura de plantas (AP); número de folhas por planta (NFP); produtividade (P) e índice de área foliar (IAF). A FSP foi maior em plantas cultivadas na d2. Na d3, as plantas apresentaram maiores IAF em comparação com as das demais densidades. Entre os ambientes de cultivo verificaram-se maiores valores de FFP, FSP, AP e NF para plantas cultivadas sob TP em comparação com as plantas sob AG e AN. Foi possível a produção de baby leaf de rúcula durante a primavera de Ponta Grossa-PR, tendo, o cultivo sob TP impelido maiores precocidade e produtividade que os sob AG e AN. A densidade de 1000 pl m-2 possibilitou incremento em produtividade para baby leaf de rúcula, independentemente do ambiente de cultivo.
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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".