Evaluacion del comportamiento agronomico de elequeme (Erythrina fusca) establecido por siembra horizontal de estacas de diferentes grosores en la UNA Camoapa durante el periodo diciembre 2018 a marzo 2019
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se realizó en el Centro de Prácticas San Isidro Labrador de la Universidad Nacional Agraria Sede Regional Camoapa, su objetivo fue evaluar el comportamiento agronómico de elequeme (Erythrina fusca) establecido mediante la siembra horizontal de estacas de diferentes grosores. Se desarrolló bajo el enfoque cuantitativo del tipo experimental, utilizando un Diseño Cuadrado Latino que consistió en el establecimiento de elequeme (Erytrina fusca), utilizando como material de siembra, estacas horizontales. Se valoró cualitativamente la presencia de plagas basada en muestreos aleatorios y por comparación de umbrales para definir su control. Los tratamientos evaluados fueron: estacas con grosor de 4 a 6 cm (TA), estacas con grosor de 7 a 9 cm (TB), estacas con grosor de 10 a 12 cm (TC). Las variables medidas fueron afectación de plagas y características del comportamiento vegetativo; la primera se analizó cualitativamente basada en los resultados de los muestreos aleatorios y la segunda a través de análisis de varianza y gráficos de barras horizontales. Se realizaron tres muestreos de plagas en diferentes momentos se valoraron los daños causados y se tomaron medidas de control. El primer muestreo se realizó a los 37 días después de la siembra identificando Atta spp. al que se le aplicó rimpirifos a razón de 250 g por cada camino identificado; un segundo muestreo se realizó a los 52 días, donde se encontraron nuevas plagas como Empoasca krameri, Diabrotica balteata y Schistocerca piceifrons; y, nuevamente Atta spp; el control para las dos primeras fue a base de extracto de chile diluido en agua aplicado cada ocho días y para el tercero se volvió a utilizar rimpirifos; el tercer muestreo se realizó a los 67 días y únicamente se encontró zompopos al que se le aplicó mirex a razón de 8 a 10 g por m2. Las subvariables del comportamiento vegetativo no presentaron diferencias significativas (p > 0.05) entre los tratamientos evaluados, no existiendo inconveniente entre utilizar cualquiera de los grosores en estudio para su establecimiento
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".