Vertical Distribution of Pea (Pisum sativum L.) Seed Yield Depending on the Applied Bacterial Inoculants
Notice bibliographique
Résumé
Among legumes, pea (Pisum sativum L.) is the second most important grain legume crop in the world, which is widely used both in human nutrition and as fodder. The yield potential of cultivars is one of the major factors that determine the use of field pea. Currently, pre-sowing inoculation of pea seeds is a promising treatment and is one of agronomic solutions for sustainable agriculture development. The objective of the research was to estimate the productivity of the ‘afila’ and ‘semileafs’ morphotypes of field pea, depending on different inoculants based on symbiotic bacteria (Rhizobium)-commercial (NitragineTM) and noncommercial, produced by the Polish Institute of Soil Science and Plant Cultivation (IUNG). The research was based on the precise field experiment, conducted in four replicates and carried out in the experimental field of Bayer® company located in Modzurów, Silesian viovodeship. The experimental field soil was classified as Umbrisol-slightly degraded chernozem, formed from loess. The examined inoculants were applied during sowing. The presented results of the studies on the symbiotic nitrogen fixation by leguminous plants indicate that the productivity of pea was positively affected by the application of IUNG (noncommercial) inoculant. On the other hand, it is not recommended to use NitragineTM separately, as it inhibits the growth of pea. Plants of the ‘Klif’ variety used the symbiotically fixed nitrogen more effectively and demonstrated higher yield component and better phenotypic parameters.
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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 ».