¿Es conveniente aumentar el distanciamiento entre hileras en colza?
Bibliographic record
Abstract
La reducción de la distancia entre hileras anticipa el cierre de los entresurcos y aumenta la producción \nde biomasa vegetativa, mejorando la captación de radiación solar y la competencia con malezas (Kruk y \nSatorre, 2003). Por otro lado, el incremento de la distancia entre hileras con respecto a la siembra a chorrillo \npermite el uso de barrerastrojos que mejorarían la eficiencia de implantación, reduciendo parcialmente los \ncostos operativos del cultivo. Sin embargo, si como consecuencia del mayor distanciamiento un cultivo no \nalcanza una intercepción plena de la radiación incidente al comienzo del periodo crítico para la determinación \ndel número de granos el rendimiento puede reducirse (Andrade et al., 2002). Una baja intercepción al principio \ndel ciclo también puede ser inconveniente desde el punto de vista de la competencia con malezas. Si bien \nexisten experiencias con variedades de tipo invernal en el sudeste de Buenos Aires (Iriarte, 2012) y de tipo \nprimaveral en el sur de Brasil y Uruguay (Bigatao Ramos et al., 2014; Sartori et al., 2014; Mazzilli et al., 2021) \nen el centro-norte de la región pampeana no existen reportes del efecto del aumento de la distancia entre \nhileras en el rendimiento de colza. \nEl objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de la distancia entre hileras en la producción y el uso de \nrecursos del cultivo de colza.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
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".