Azoto normų įtaka pirmamečių pipirmėčių (Mentha piperita L.) derliui ir kokybei
Bibliographic record
Abstract
2006 metais Lietuvos sodininkystės ir daržininkystės instituto bandymų laukuose tirta azoto normų įtaka pipirmėčių (Mentha piperita L.) žalios masės derliui ir kokybei. Visos tyrimams naudotos pipirmėtės: varietetas iš Lietuvos, varietetas iš Lenkijos ir ‘Krasnodarskaja’ veislė, papildomai patręštos azoto trąšomis, derėjo gausiau. Tyrimais nustatyta, kad didžiausias žalios masės derliaus priedas gautas, tręšiant pipirmėtes didžiausia azoto norma N120 per 3 kartus (N60+30+30). Pipirmėčių žalios masės derlius taip pat priklauso nuo jų genetinių savybių. Gausiausiai derėjo pipirmėtės iš Lenkijos, mažiausiai derlingas buvo varietetas iš Lietuvos, o ‘Krasnodarskaja’ veislė – vidutiniškai derlinga. Cheminių analizių duomenimis, papildomas tręšimas azotu iš esmės didina nitratų kiekį pipirmėčių žalioje masėje, tačiau nekeičia kitų biocheminių rodiklių: bendrojo cukraus, tirpių sausųjų medžiagų, askorbo rūgšties, karotinoidų bei eterinių aliejų kiekio.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".