Effect of Organic Fertilizer on Growth and Yield Components in Rice (Oryza sativa L.)
Notice bibliographique
Résumé
In order to study the effect of organic fertilizer on growth and yield components in rice, an experiment was carried out in 2008 and 2009, in randomized block design based on 4 replications. The chicken manure, cow manure and paddy rice were mixed together in 1:1:0.5 ratio to from organic fertilizer. The treatments of organic fertilizer were given in 5 levels (0.5, 1.0, 1.5, 2.0 and 2.5 ton/ha). At one level organic fertilizer 1.5 ton/ha was mixed with inorganic fertilizers (N-50, P-25, K-25 kg / ha) and recommended dose of inorganic fertilizer-NPK (N=100, P=50, K=50 kg/ha) was used as check. The plants without treatments were served as control. Grain yield and its components were significantly increased in all the treatments over control. The maximum grain yield in 2008 (4335.88 kg/ha) was noted in plants treated with 2 ton/ha organic fertilizer and it was (4662.71 kg/ha) for 2009 for plant treated with combination of chemical fertilizer + 1.5 ton/ha organic fertilizer. An increase in the grain yield at the abovementioned treatments was may be due to the increase of 1000-seed weight, panicle number, number of fertile tiller, flag leaf length, number of spikelet, panicle length and decrease number of hollow spikelet per panicle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».