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Enregistrement W2051194690 · doi:10.5539/jas.v4n11p162

Effect of Sulphur and Zinc on Rice Performance and Nutrient Dynamics in Plants and Soil of Indo Gangetic Plains

2012· article· en· W2051194690 sur OpenAlexvenueno aff
Ajay Singh, Manibhushan, Mukesh Meena, Ashutosh Upadhyaya

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientDry matterZincPanicleRandomized block designAgronomyPhenologyCropAnthesisSulfurHorticultureBiologyChemistryCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice is the staple food of more than three billion people in the world, most of who live in Asia.Rice is important crop of Indo Gangetic Plains of Bihar, productivity of system is stagnate and somewhere going down, to ascertain the role of sulphur and zinc an experiment was conducted at main campus of ICAR Research Complex of Eastern Region Patna with four levels of both nutrients i.e. sulphur and zinc, total 16 treatments were tested in Randomized Block Design. Both the nutrients were applied to rice and their direct and residual response was ascertained to rice and lentil in sequence. Based on three years of experimentation, results revealed that rice plant height is significantly affected by sulphur and zinc. Tallest plant (101.7cm) was recorded at maturity with application 6kg Zn application Zn. With the advance of stage dry matter accumulation was increased, it was not like the LAI which was decreased after Panicle initiation stage. Highest LAI (4.29) at anthesis was produced in the plots treated with Zn at 6 kg/ha. Dry matter share of root was in general less than 15% across the levels of sulphur and zinc during all the phenological stages. Maximum rice yield (7.63 t/ha) was recorded with combined application of 30kg sulphur and 6kg zinc, whereas corresponding minimum rice yield (7.09 t/ha) was recorded with absolute control plots where no application of zinc and sulphur was done during entire experimentation period.Maximum (281.2 kg/ha) nitrogen uptake was recorded with 6kg zinc treatment. However highest uptake of P (91.1 kg/ha) and K (150.4 kg/ha) was recorded in the plot supplemented with no Zn and sulphur at 40 kg/ha, respectively. Soil parameters viz., pH, EC and organic carbon content did not influenced with the S and Zn. N, P, K, S and Znwere affected significantly due to sulphur and zinc nutrition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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