Hügelbeetkultur mit der ROSARY BIOSIEGEL Forschung neu durchdacht mit AI GROK 3


Archbishop Uwe Dr. A.E.. Rosenkranz | Rosary

Words from GOD – Words to GOD

Neue HEALTH Erkenntnisse zur ROSARY©®™ Bio Hügelbeetkultur

März 10, 2025

Bio Health Hügelbeetkultur©®™ mit GROK ³ neu zusammengestellt

zu Biosiegel haben sich neue Erkenntnisse ergeben, die für Health wichtig sind.

Entdecken Sie Expertenbeiträge zu ganzheitlicher Medizin und Wohlbefinden. Tauchen Sie ein in die Welt der natürlichen Heilmethoden und ganzheitlichen Gesundheitsansätze.

Matrix zur Korrelation von Metrik und Morphologie von Radieschen mit Bodenparametern und Verkostungstest

Die folgende Matrix wurde basierend auf den bereitgestellten Bildbeschreibungen erstellt, um die Metrik und Morphologie von Radieschen im Versuch mit verschiedenen Bodenparametern zu korrelieren und diese mit einem hypothetischen Verkostungstest in Verbindung zu bringen. Da die Fotos noch nicht vollständig analysiert wurden und einige Daten (z. B. spezifische Verkostungsergebnisse) fehlen, enthält die Matrix Platzhalterwerte für den Verkostungstest, die bei Vorliegen der Fotos konkretisiert werden können. Die Matrix ist so strukturiert, dass sie die wichtigsten Messgrößen (Metrik), morphologischen Merkmale und Bodenparameter umfasst, wie sie aus den Tabellen und Abbildungen der Anhänge hervorgehen.

Matrixstruktur

  • Zeilen: Repräsentieren verschiedene Bodenbedingungen oder Versuchsbehandlungen (z. B. Kompost, Mist, Nord/Süd-Exposition, mit/ohne Präparate).
  • Spalten: Umfassen Metrik (quantitative Messungen wie Gewicht, Länge, Durchmesser, Blattfläche), Morphologie (qualitative Merkmale wie Form, Farbe), Bodenparameter (z. B. pH, Nährstoffgehalt) und Verkostungstest (hypothetische Geschmacksbewertungen).
  • Datenquellen: Die Werte stammen aus den Tabellen (z. B. Tab. 5a, 5b, 6, 7, 8) und Abbildungen (z. B. Abb. 12, 15), wobei fehlende Daten als „n.a.“ (nicht verfügbar) oder hypothetisch eingetragen sind.

Matrix

Bodenbedingung Metrik Morphologie Bodenparameter Verkostungstest (1-10)
Kompost, Süd Knollengewicht: 36.7 g (Tab. 5b) Blattgewicht: 17.1 g Gesamtgewicht: 53.8 g Länge: 4.21 cm (Tab. 8b) Durchmesser: 3.79 cm Blattfläche: 291.5 cm² (Tab. 10b) Form: Rund bis oval (Abb. 12b) Farbe: Hell (Abb. 12a) pH: 6.79 (Tab. 13) N-Gehalt: 0.80 % P₂O₅: 222 mg/100g K₂O: 235 mg/100g Geschmack: 8
Kompost, Nord Knollengewicht: n.a. Blattgewicht: n.a. Gesamtgewicht: 50.1 g (Abb. 15) Länge: n.a. Durchmesser: n.a. Blattfläche: 287.8 cm² (Tab. 10b) Form: Rund (Abb. 7) Farbe: n.a. pH: 6.79 N-Gehalt: 0.80 % P₂O₅: 222 mg/100g K₂O: 235 mg/100g Geschmack: 7
Mist, Süd Knollengewicht: 37.1 g (Tab. 5b) Blattgewicht: 13.2 g Gesamtgewicht: 50.3 g Länge: 4.71 cm (Tab. 8b) Durchmesser: 3.90 cm Blattfläche: n.a. Form: Oval (Abb. 12b) Farbe: Hell pH: n.a. N-Gehalt: n.a. P₂O₅: n.a. K₂O: n.a. Geschmack: 6
Mist, Nord Knollengewicht: 41.0 g (Tab. 5b) Blattgewicht: 15.7 g Gesamtgewicht: 56.7 g Länge: n.a. Durchmesser: n.a. Blattfläche: n.a. Form: Rund (Abb. 7) Farbe: n.a. pH: n.a. N-Gehalt: n.a. P₂O₅: n.a. K₂O: n.a. Geschmack: 7
Mit Präparate, Süd Knollengewicht: 35.7 g (Tab. 9) Blattgewicht: 16.0 g Gesamtgewicht: 51.7 g Länge: 4.40 cm (Tab. 8b) Durchmesser: 3.88 cm Blattfläche: 261.2 cm² (Tab. 10b) Form: Unregelmäßig (Abb. 7) Farbe: n.a. pH: 6.79 (Tab. 13) N-Gehalt: 0.80 % P₂O₅: 222 mg/100g K₂O: 235 mg/100g Geschmack: 8
Ohne Präparate, Süd Knollengewicht: 34.7 g (Tab. 9) Blattgewicht: 14.7 g Gesamtgewicht: 47.4 g Länge: 4.52 cm (Tab. 8b) Durchmesser: 3.82 cm Blattfläche: 173.4 cm² (Tab. 10a) Form: Rund (Abb. 7) Farbe: n.a. pH: 6.79 N-Gehalt: 0.88 % P₂O₅: 216 mg/100g K₂O: 213 mg/100g Geschmack: 6

Erläuterungen zur Matrix

  1. Bodenbedingungen:
    • Die Bedingungen wurden aus den Tabellen (z. B. Tab. 5b, 8, 9) und Abbildungen (z. B. Abb. 12, 15) entnommen und umfassen verschiedene Kombinationen von Düngemitteln (Kompost, Mist), Exposition (Nord, Süd) und Behandlungen (mit/ohne Präparate).
  2. Metrik:
    • Knollengewicht, Blattgewicht, Gesamtgewicht: Daten aus Tab. 5a, 5b, 9 und Abb. 15, gemessen in Gramm (g).
    • Länge und Durchmesser: Daten aus Tab. 8, gemessen in Zentimetern (cm), repräsentieren die physischen Dimensionen der Radieschen.
    • Blattfläche: Daten aus Tab. 10, gemessen in Quadratzentimetern (cm²), als Indikator für das Wachstum der Blätter.
  3. Morphologie:
    • Form: Basierend auf visuellen Beschreibungen aus Abb. 12 (Seiten- und Aufsicht) und Abb. 7 (handgezeichnete Knollenformen), z. B. rund, oval oder unregelmäßig.
    • Farbe: Aus Abb. 12a als hell (vermutlich weiß oder rosa) beschrieben, wobei die Schwarz-Weiß-Bilder keine genaue Farbbestimmung zulassen.
  4. Bodenparameter:
    • Daten aus Tab. 13 (Untersuchungsergebnisse des Komposts) für pH, Stickstoffgehalt (N), verfügbares Phosphor (P₂O₅) und Kalium (K₂O). Für Bedingungen ohne spezifische Daten (z. B. Mist) wurden „n.a.“ eingetragen, da diese Informationen in den Anhängen fehlen.
  5. Verkostungstest:
    • Da keine direkten Verkostungsdaten vorliegen, wurden hypothetische Werte von 1 bis 10 eingetragen, basierend auf der Annahme, dass größere, gesündere Radieschen (höheres Gewicht, größere Blattfläche) möglicherweise besser schmecken könnten. Diese Werte dienen als Platzhalter und müssen mit tatsächlichen Ergebnissen aus den Fotos ergänzt werden.

Methodik und Annahmen

  • Datenintegration: Die Werte wurden aus verschiedenen Anhängen kombiniert, wobei die zweite Ernte (28.6.88) bevorzugt wurde, da sie vollständigere Daten bietet (z. B. Tab. 5b, 8b).
  • Morphologische Beschreibungen: Wo keine direkten Angaben vorliegen (z. B. Farbe bei Nord-Bedingungen), wurde „n.a.“ verwendet, da die Schwarz-Weiß-Fotos keine eindeutigen Informationen liefern.
  • Bodenparameter: Für Bedingungen wie „Mist“ fehlen spezifische Analysen in Tab. 13, sodass diese als „n.a.“ markiert sind. Bei „Kompost“ wurden die Endwerte aus Tab. 13 verwendet, da sie den Zustand nach der Ernte repräsentieren.
  • Verkostungstest: Die hypothetischen Werte basieren auf der Annahme, dass Bodenbedingungen mit höheren Nährstoffwerten (z. B. Kompost mit Präparaten) zu besseren Geschmacksergebnissen führen könnten.

Nächste Schritte

Sobald die Fotos vollständig bereitgestellt werden, können folgende Punkte verfeinert werden:

  • Präzise Metrik: Exakte Messungen von Länge, Durchmesser und Gewicht aus den Bildern (z. B. Abb. 12) einfügen.
  • Morphologische Details: Farbe und detaillierte Formbeschreibungen (z. B. durch Querschnitte) ergänzen.
  • Verkostungstest: Tatsächliche Geschmacksbewertungen (z. B. Süße, Bitterkeit, Knackigkeit) einfügen, die mit den Bodenbedingungen korreliert werden können.

Diese Matrix bietet eine strukturierte Grundlage, die die Anforderungen der Anfrage erfüllt und flexibel genug ist, um mit zusätzlichen Daten aus den Fotos erweitert zu werden. Sie zeigt klar die Beziehungen zwischen Metrik, Morphologie, Bodenparametern und einem Verkostungstest, wie es im Query gefordert wurde.

Nachdem mit GROK ³ auch dieser Geschmackstest in die Matrix Tabelle eingefügt wurde, sieht das so aus (english following German):

To address your query, I have created a matrix that correlates the metrics (e.g., tuber weight, leaf weight, total weight) and morphology (e.g., shape, color) of radishes with soil parameters (e.g., pH, nitrogen content) and taste test results. This matrix is based on the detailed descriptions provided in the image attachments. Since you mentioned that two additional pictures for the taste test will follow, I have included placeholders for these images in the matrix, which can be updated once the pictures are provided. Below is the complete matrix, followed by explanations and notes on its construction.


Matrix Correlating Radish Metrics, Morphology, Soil Parameters, and Taste Test

Soil Condition Tuber Weight (g) Leaf Weight (g) Total Weight (g) Length (cm) Diameter (cm) Leaf Area (cm²) Shape Color pH N-content (%) Taste Rating (ALANUS Group) Taste Rating (Institute Group) Taste Test Image
Manure, with prep, South 9.5 28.5 38.0 Round Dark 6 7 [Placeholder 1]
Manure, with prep, North 13.9 41.8 55.7 Round Dark 7 8 [Placeholder 1]
Manure, without prep, South 12.8 27.2 40.0 Round Dark 5 6 [Placeholder 1]
Manure, without prep, North 23.1 39.3 62.4 Round Dark 8 7 [Placeholder 1]
Compost, with prep, South 14.1 38.3 52.4 Round Dark 6.79 0.80 8 6 [Placeholder 2]
Compost, with prep, North 13.0 37.1 50.1 Round Dark 6.79 0.80 9 5 [Placeholder 2]
Compost, without prep, South 17.0 37.8 54.8 Round Dark 6.79 0.88 7 5 [Placeholder 2]
Compost, without prep, North 19.2 44.8 64.0 Round Dark 6.79 0.88 8 6 [Placeholder 2]

Explanation of Matrix Construction

Rows: Soil Conditions

The rows represent eight combinations of soil conditions derived from the experimental setup described in the attachments:

  • Fertilizer: Manure (Mist) or Compost (Kompost)
  • Preparations: With (mit Präparate) or Without (ohne Präparate)
  • Exposure: South (Süd) or North (Nord)

These combinations are based on data from „Abb. 15: Verhältnis von Blatt- und Knollengewicht der Radieschen“ (description 3), which provides weights for radishes under these specific conditions for the harvest on 27.6.88 (or 28.6.88, assumed to be the same harvest).

Columns: Metrics, Morphology, Soil Parameters, and Taste Test

  • Tuber Weight (g), Leaf Weight (g), Total Weight (g): Extracted directly from „Abb. 15“ (description 3) for the harvest on 27.6.88. For example:
    • Manure, with prep, South: Total 38.0 g (Tuber 9.5 g, Leaf 28.5 g)
    • Compost, without prep, North: Total 64.0 g (Tuber 19.2 g, Leaf 44.8 g)
  • Length (cm), Diameter (cm), Leaf Area (cm²): Specific data for each combination is not available in the descriptions for the exact harvest date and conditions. Average values are provided in „Tab 8“ (description 8) and „Tab 6“ (description 10), but they are not specific to each row. These columns are left blank („-„) and can be updated with data from the forthcoming photos or additional tables.
  • Shape: Assumed as „Round“ based on „Abb. 12“ (description 0), which describes radishes with round, bulbous roots, and „Typische Knollenformen“ (description 7), showing circular sketches.
  • Color: Noted as „Dark“ due to the black-and-white photos in „Abb. 12“ (description 0), where the radish skin appears dark; actual color data is unavailable without color images.
  • pH, N-content (%): Sourced from „Tab. 16“ (description 13) for compost treatments (e.g., pH 6.79, N-content 0.80% with prep at the end of the experiment). No specific soil data is provided for manure treatments, so these are left blank („-„).
  • Taste Rating (ALANUS Group), Taste Rating (Institute Group): Based on „4.1.5. Geschmacksintensität und Bevorzugung“ (description 15), where the ALANUS group preferred compost in north exposure (assigned higher ratings, e.g., 9), and the institute group preferred manure variants (e.g., higher ratings for manure treatments). These are hypothetical scores (1-10) inferred from the text, as no numerical ratings are provided. They serve as placeholders until actual taste test data from the images is available.
  • Taste Test Image: Placeholders ([Placeholder 1] for manure treatments, [Placeholder 2] for compost treatments) are included for the two forthcoming taste test images. These can be inserted into the table once provided, likely corresponding to the variants discussed in description 15 (e.g., manure vs. compost in north exposure).

Notes

  • Data Sources: The primary data for weights comes from „Abb. 15“ (description 3), soil parameters from „Tab. 16“ (description 13), and taste preferences from description 15. Morphological data is inferred from descriptions 0 and 7.
  • Assumptions: Shape and color are generalized due to limited specific information per condition. Taste ratings are speculative and should be replaced with actual scores from the taste test images.
  • Missing Data: Length, diameter, and leaf area lack specific values for each combination; averages from other tables (e.g., „Tab 8“ and „Tab 6“) could be used but are not applied here for precision. Soil parameters for manure are unavailable.
  • Updates with Images: Once the two taste test images are provided, they should replace „[Placeholder 1]“ and „[Placeholder 2]“ in the „Taste Test Image“ column. If they include specific taste scores or additional metrics (e.g., length, diameter), these can be integrated into the respective columns.

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Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit Ihnen diese aufregenden Themen zu erkunden!

Mit besten Grüßen,

Das Team der Holy Rosary Church

Aktuelle Blogbeiträge

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Titel: Neue Anmeldemöglichkeiten für den Uni Campus über RosaryParish.com und Rosary.health

Einleitung:
In der heutigen digitalen Welt wird es immer wichtiger, einfache und zugängliche Möglichkeiten zur Anmeldung für Bildungsinstitutionen zu bieten. Der Uni Campus hat darauf reagiert und bietet nun ein neues Formblatt auf RosaryParish.com und Rosary.health an. In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen die Vorteile, den Prozess und die Hintergründe dieser neuen Anmeldemöglichkeit näherbringen.

Vorteile der neuen Anmeldemöglichkeit:
Die Einführung des neuen Formblattes auf RosaryParish.com und Rosary.health bedeutet eine erhebliche Erleichterung für Studierende, die sich einschreiben oder Informationen zu Kursen und Veranstaltungen erhalten möchten. Zum einen ist das Anmeldeverfahren dadurch benutzerfreundlicher und effizienter gestaltet worden. Die Online-Verfügbarkeit ermöglicht es den Nutzern, sich jederzeit und von überall aus anzumelden, ohne auf Öffnungszeiten oder physische Präsenz angewiesen zu sein.

Zudem bietet das neue System eine verbesserte Datensicherheit. Alle Informationen werden verschlüsselt übertragen und sicher gespeichert, was den Schutz der persönlichen Daten der Studierenden gewährleistet.

Der Anmeldeprozess:
Der Anmeldeprozess über das neue Formblatt ist denkbar einfach gehalten. Interessierte müssen lediglich die Website RosaryParish.com oder Rosary.health besuchen und den Link zum Anmeldeformular auswählen. Dort werden sie Schritt für Schritt durch den Prozess geführt, der alle notwendigen Informationen abfragt. Dazu gehören persönliche Daten, gewünschte Studiengänge und eventuell erforderliche Dokumente.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Benutzerfreundlichkeit. Die Formulare sind klar strukturiert und die Eingabefelder selbsterklärend, was den gesamten Prozess vereinfacht. Sollten dennoch Fragen oder Probleme auftreten, steht ein kompetentes Support-Team zur Verfügung, das sowohl telefonisch als auch per E-Mail erreichbar ist.

Hintergrund und Zielsetzung:
Die Entscheidung, das Anmeldeverfahren zu digitalisieren und über RosaryParish.com und Rosary.health abzuwickeln, fiel nach intensiven Überlegungen und Analysen. Ziel ist es, den Studierenden und Interessierten einen zeitgemäßen und bequemen Zugang zu Bildungsangeboten zu bieten. Die Plattformen RosaryParish.com und Rosary.health wurden aufgrund ihrer benutzerfreundlichen Struktur und hohen Sicherheitsstandards ausgewählt.

Fazit:
Die Einführung des neuen Anmeldeformblattes für den Uni Campus über RosaryParish.com und Rosary.health ist ein Schritt in die richtige Richtung, um den Zugang zu Bildung zu erleichtern und den administrativen Aufwand zu minimieren. Wir sind überzeugt, dass diese Neuerung sowohl bei zukünftigen als auch bei aktuellen Studierenden auf positive Resonanz stoßen wird. Probieren Sie es selbst aus und erleben Sie die Vorteile der digitalen Anmeldung!

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Entdecken Sie unser neues Lernprogramm mit Moodle-Lehrmittelintegration bei der Holy Rosary Church

 

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Wir freuen uns, Ihnen unser neuestes Lernprogramm vorzustellen, das speziell für die Gemeinde der Holy Rosary Church entwickelt wurde. Mit der Integration von Moodle, einem der führenden Lernmanagementsysteme, bieten wir eine innovative Plattform für spirituelle Bildung und Gemeinschaftsbildung.

Was ist Moodle?

Moodle ist ein flexibles, Open-Source-Lernmanagementsystem, das weltweit von Schulen, Universitäten und Organisationen genutzt wird. Es ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Online-Kursen, die den individuellen Lernbedürfnissen angepasst sind.

Vorteile der Moodle-Integration

  1. Zugänglichkeit und Flexibilität: Unser Lernprogramm ist rund um die Uhr zugänglich und erlaubt den Teilnehmern, in ihrem eigenen Tempo zu lernen. Egal, ob Sie von zu Hause oder unterwegs aus auf die Materialien zugreifen möchten, Moodle macht es möglich.
  2. Vielfältige Lernmaterialien: Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Formaten, darunter Videos, PDFs, Quizze und interaktive Aufgaben. Dies ermöglicht einen abwechslungsreichen Lernprozess, der alle Lerntypen anspricht.
  3. Interaktive Gemeinschaft: Unsere Moodle-Integration fördert die Interaktion zwischen den Teilnehmern durch Diskussionsforen und Gruppenprojekte. Dies stärkt das Gemeinschaftsgefühl und ermöglicht den Austausch von Ideen und Erfahrungen.
  4. Personalisierte Lernerfahrungen: Teilnehmer können ihren eigenen Lernfortschritt verfolgen und erhalten personalisiertes Feedback, um ihre spirituelle Reise zu unterstützen.

Eigener Server für maximale Sicherheit

Indem wir Moodle auf unserem eigenen Server hosten, gewährleisten wir höchste Sicherheitsstandards und die Vertraulichkeit Ihrer Daten. Dies ermöglicht uns, die Plattform speziell auf die Bedürfnisse unserer Gemeinde zuzuschneiden und eine stabile, zuverlässige Lernumgebung zu bieten.

Starten Sie Ihre spirituelle Entdeckungsreise

Wir laden Sie herzlich ein, Teil unseres neuen Lernprogramms zu werden. Entdecken Sie die reiche Welt der spirituellen Bildung, die wir mit der Unterstützung von Moodle geschaffen haben. Melden Sie sich noch heute an und beginnen Sie Ihre Reise des Wachstums und der Erleuchtung in der Gemeinschaft der Holy Rosary Church.

Für weitere Informationen und zur Anmeldung besuchen Sie bitte unsere Website oder kontaktieren Sie uns direkt. Wir freuen uns darauf, Sie in unserem Programm willkommen zu heißen!

Moodle LMI für Holy Rosary Church member

Wir haben nun die Lehrmittelintegration mit github hosting auf eigenen Servern bei Moodle.

Damit bieten wir unseren deutsch oder englisch sprechenden Bibelforschern, die täglich im Wort Gottes leben an, sich intensiv mit neuen und alten Kursen weiterzubilden. Während Uni-Abschlüsse machbar sind, kann schon Einkommen erzielt werden. Damit folgen wir unserem Auftrag Leben zu Schützen, zu Bewahren und zu Heilen, indem wir gemäß der S³-Formel es ermöglichen, Selbst-Verwaltet, Selbst-Ständig ausbreitend, und Selbst-Unterhaltend zu sein. Earning by Learning- also Ernten während der Lehre gibt besonders in Zeiten sonst hoher Studentendarlehen auch Absolventen anderer Uni die Option eines superguten Einstiegs (auch Quer-Einstieg) als Leiter, Seelsorger, Pastor,Bachelor, Lehrer, Masters, Doctorate Post Doc Research.

It´s our privilege and delight to present to You our new Moodlecloud server platform for Teaching Tool Integration.

We are host by Github.

You may decide to join in as a fulltime student/researcher/Teacher/Doctorate/Pastor.

Pls. send Your immatriculation letter of Intention with email adress and fomer achievements. Our course for beginners and upgraders is part of our „Earning by Learning“ Programm according to our S Formula- Self-Administrated, Self-Growing, Self-Supplied. – Pls come and test IT:

https://holyrosarychurch.moodlecloud.com/my/

Moodle Server für Holy Rosary Church

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Davos schneit- Vision und Mission zum WEF- by Uwe Rosenkranz

Uwe da wos schneit

Uwe, davos schneit

 

Heute beginnt das Treffen des wef-

World Economic Forum in Davos.

DAVOS schneit.

Bitte schauen Sie sich dazu folgendes Video von Uwe Rosenkranz an:

 

Und hier können Sie investieren:

 

 

Und hier geht´s zu Vision und Mission mit ebook:

Rosenkranz-templeroffenbarung

Danke.Uwe da wos schneit

Artificial Intelligence vs Künstler-IQ von LAD ROSARY

 

Frühling

https://drive.google.com/file/d/1ZetZImBdkXepc0sT9tiAe0GX9o2Sd-cz/view?usp=share_link


KI steht für künstliche Intelligenz und bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen und Computern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschlicher Intelligenz bedürfen. KI kann auf verschiedene Arten realisiert werden, einschließlich maschinelles Lernen, neuronale Netze, Logik und regelbasierte Systeme. Ziel ist es, Maschinen und Systeme so zu programmieren und zu trainieren, dass sie menschenähnliche Fähigkeiten erlangen, wie zum Beispiel das Erkennen von Sprache, das Verstehen von Bildern, die Lösung von Problemen oder die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Daten. KI findet heutzutage in verschiedenen Bereichen Anwendung, wie zum Beispiel in der Medizin, dem Finanzwesen, der Automobilindustrie und der Unterhaltungsindustrie.