Efecto de la fertilización en el crecimiento de Colubrina glandulosa Perkins (shaina) establecido en suelo degradado en el centro poblado de Naranjillo
Bibliographic record
Abstract
Este estudio tiene como objetivo determinar el efecto de la dolomita, compost y 20+20+20 en el crecimiento de Colubrina glandulosa Perkins (shaina) establecido en suelo degradado. Se realizó en un predio particular ubicado en el distrito de Luyando, provincia de Leoncio Prado, región Huánuco, a una altitud de 640 msnm, se utilizó como tratamientos a los abonos Dolomita, Compost y el fertilizante sintético 20-20-20 distribuidos en tres tratamientos bajo un diseño en bloques completos al azar; y se midieron la altura total de las plantas, el diámetro del tallo, diámetro de copa, el índice de robustez y la mortalidad hasta los cinco meses de establecido, siendo analizado bajo el análisis de la varianza y la comparación de medias de Duncan. Se observó efectos significativos en las aplicaciones de los abonos favoreciendo a los individuos al alcanzar mayor altura total en comparación al testigo, dicha diferencia fue notoria a partir del cuarto mes de establecido, mientras que en el diámetro de tallo fue favorecido a partir del tercer mes de establecido; en caso de la robustez y el diámetro de copa, se registró mayor promedio en las plantas que fueron tratadas con roca fosfórica y la mortalidad fue superior en el que recibió dolomita. Se concluye que el uso de fertilizantes favorece el crecimiento de las plantas de Colubrina glandulosa Perkins (shaina) establecidas en condiciones de suelos degradados.
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 | 0.000 | 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".