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Enregistrement W2010404776 · doi:10.5539/ijb.v4n4p60

Comparing of Yield and Yield Components of Hybrid Rice (GRH1) in Different Application of Nitrogen Fertilizer

2012· article· en· W2010404776 sur OpenAlexvenueno aff
Sahar Yoseftabar, Allahyar Fallah, J Daneshian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)Randomized block designFertilizerNitrogenMathematicsAgronomyNitrogen fertilizerCultivarField experimentCroppingChemistryBiologyAgricultureMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A field trial to determine comparing of yield and yield components of hybrid rice (GRH1) in different application of nitrogen fertilizer, comprising of 2 treatments, nitrogen fertilizer at 100, 200 and 300 kg/ha was main plot and spilt application at 3 levels T1=(1/2basal-1/2mid tillering), T2=(1/3basal-1/3mid tillering-1/3panicle initation) and T3=(1/4basal-1/4 mid tillering-1/4panicle initation-1/4 flowering) as sub plot. Using randomized complete block design (RCBD) with 3 replications in rice research institute of Iran-departy of mazandaran (amol) in 2006 cropping season. The results showed that yield and yield components increased significantly with nitrogen fertilizer. Interesting in comparison to 100 and 200 kg/ha level application of higher N-fertilizer 300 kg/ha showed a positive respond to application of high nitrogen on hybrid cultivar. Effect of different split application N-fertilizer was significantly on parameter of above. Study interaction effect of treatments revealed that all the yield and yield parameters increased significantly with an application of 300 kg/ha N-fertilizer at 4 stages.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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