Growth and Yield Parameters of Mesta Varieties as Influenced by Spacing and Nutrient Sources
Notice bibliographique
Résumé
Field experiment was conducted at GKVK, University of Agricultural Sciences, Bangalore, Karnataka to study the growth and yield parameters of mesta as influenced by varieties, spacing and nutrient sources.The plant height at harvest stage varied significantly due to different plant spacing, varieties and nutrient sources. Among the varieties, HS-108 recorded significantly higher plant height (275.5 cm) and total dry matter (25.01 g) than AMV-4. The seed yield differed significantly due to different plant spacing, varieties and nutrient sources. Among the varieties, AMV-4 recorded significantly higher seed yield (754.5 kg ha-1) than HS-108 (581.5 kg ha-1). Significantly higher seed yield was recorded under 45 cm x 10 cm spacing (687 kg ha-1) than 30 cm x 10 cm (649.5 kg ha-1). Further, application of 5 t of FYM per ha along with 40:20:20 kg NPK per ha fertilizer registered higher seed yield (698.0 kg ha-1) compared to 100 per cent N equivalent through FYM (625.5 kg ha-1). The fibre yield differed significantly due to different plant spacing, varieties and nutrient sources. Among the varieties, HS-108 recorded significantly higherfibre yield (948 kg ha-1) than AMV-4 (850 kg ha-1). Significantly higher fibre yield was recorded under 45 cm x 10 cm spacing (923 kg ha-1) than 30 cm x 10 cm (875 kg ha-1). Further, application of 5 t of FYM per ha along with 40:20:20 kg NPK per ha fertilizer registered higher fibre yield (962 kg ha-1) compared to 100 per cent N equivalent through FYM (803 kg ha-1). The interaction effects between varieties, plant spacing and nutrient sources were found to be significant.
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 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 | 0,001 | 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 ».