Effect of Nitrogen on Growth and Yield of Sorghum Forage (Sorghum Bicolor ( L.) Moench Cv.) under Three Cuttings System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A field experiment was conducted on sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench cv.) under three cutting system to determine the effect of nitrogen on growth and yield at University of Agriculture Faisalabad, Pakistan, during the season 2010-2011. The experiment was laid out in Randomized Complete Block Design (RCBD), using three replications. There were four levels of nitrogen 0, 50, 75 and 100 kg N/acre in the form of urea. The growth parameters like plant height, number of leaves, leaf area is determined periodically. First reading taken after 20 days of sowing while second and third was taken after 15 days of first cutting. Yield parameter like plant population, fresh and dry weight was determined in three cuttings. Results showed that increasing nitrogen dose increased all growth attributes. Results revealed for first, second and third cuttings showed significant differences at all growth attributes. Thus, the maximum plant height was observed in N4 (100 kg N/acre), having plant height 193.92, 195.24 and 192.79 cm in first, second and third cutting, respectively, which was followed by the treatment N3 (75 kg N/acre), having 179.70 cm in first cutting, while second and third cutting have same plant height 168.62 cm. The exception was the plant population showed non significant behavior in second and third cutting while number of leaves per plant in second cutting only and protein % in third cutting showed non significant difference with nitrogen application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».