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Enregistrement W1494894257 · doi:10.1080/00103624.2015.1043458

Response of Gemlik Olive Trees to Soil and Foliar Treatments of Iron in Combination with Zinc and Boron

2015· article· en· W1494894257 sur OpenAlexfundno aff
H. Başar, Serhat Gürel

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésBoraxZincSulfateBoronChemistryCultivarIron sulfateHorticultureField experimentBiologyRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was conducted to determine the effectiveness of various treatments in correction of single deficiency of iron (Fe) and multiple deficiencies of Fe, zinc (Zn), and boron (B) in an olive cultivar (Gemlik) in the southeastern Marmara region of Turkey. This study was consisted of four field experiments, which included control, soil and foliar applications of Fe alone, and combinations with Zn and B. Soil applications of the compounds were only performed in the first year of the experiments to estimate residual effect of soil applications in the following year. Foliar applications were sprayed onto leaves two and four times at two doses in consecutive years. Soil application of iron sulfate did not increase Fe concentrations in the both leaves and fruits. Foliar applications of iron sulfate considerably elevated leaf total and active Fe concentrations, but the effect of the foliar applications on fruit Fe concentrations was small. Two foliar applications of iron in each season seemed to be appropriate treatment in the all experiments, as well. To maintain sufficient Fe concentrations, especially in the newly developing tissues of olive trees, foliar application of Fe should be conducted at least four times at the lowest dose as performed in the experiments. Foliar applications of double and triple combinations of iron sulfate with zinc sulfate and borax increased significantly B and Zn concentrations in the trees, as well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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