Efeito de composto orgânico na produção da batata-doce (Ipomoea batatas (L.) Lam., na incidência de plantas daninhas e na eficiência do diuron
Bibliographic record
Abstract
O experimento foi realizado em condições de campo na Fazenda Experimental da EPAMIG, em Ponte Nova-MG, no período de janeiro a julho de 1995, com o objetivo de avaliar o efeito de doses do composto orgânico produzido com dejeto de suínos na forma líquida e bagaço de canada-açúcar, na produção de batata-doce, cultivar Brazlândia Rosada, na incidência de plantas daninhas e na “eficiência do diuron. Utilizou-se o delineamento em blocos ao acaso, no esquema fatorial, com quatro repetições e quatro testemunhas capinadas, com O, 30, 60 e 90 um de composto orgânico. Avaliaram-se os efeitos das doses O, 30, 60 e 90 t/ha de composto orgânico, combinadas com 0, 800, 1.600 e 2.400 g/ha de diuron. Verificou-se incremento da biomassa fresca das plantas daninhas causado pelo aumento das doses de composto orgânico. A cultura de batata-doce respondeu positivamente ao "aumento das doses do composto orgânico com incremento na produção de raízes extra A, extra, total e comercial. O diuron foi seletivo para a cultura de batata-doce, com melhores resultados nas doses 2.400 g/ha, tanto para produção de raízes quanto para controle de plantas daninhas. Os tratamentos que receberam capina e os tratamentos que apresentaram melhor controle de plantas daninhas pelo diuron tiveram produção semelhante de raízes. Houve correlação negativa entre biomassa fresca das plantas daninhas e as principais características de produção avaliadas da batata-doce.
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 | 0.000 |
| 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".