Influence of Nitrogen Fertilizer on Ash, Organic Carbon, Phosphorus, Potassium, and Fiber of Forage Corn Intercropped by Three Cultivars of Berseem Clover as Cover Crops in Semi Arid Region of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Supplementation of animal feeds with high quality needs new agriculture management, like intercropping system. In order to determine qualitative characteristics of forage corn intercropped by berseem clover cultivars in different levels of nitrogen fertilizer, an experiment was conducted in 2010 at Research Farm, Faculty of Agriculture, Islamic Azad University, Khorasgan Branch, Esfahan. A factorial layout within randomized complete block design with 3 replications was used. Cultivars were Karaj, Sacromont and Multicut, and nitrogen levels were included 0, 40 and 60 kg/ha. The nitrogen fertilizer was provided from urea source (46% pure N). Cultivar had significant effect on ash percentage, P, organic carbon of soil and soil nitrogen percentage. Nitrogen had significant influence on ash, K, organic carbon of soil, soil nitrogen percentage, light transmission, solar radiation absorption and extinction coefficient. Organic carbon of soil and soil nitrogen percentage just significantly influenced by cultivar and nitrogen interaction. In this experiment the highest ash percentage, organic carbon of plant, ENDF was obtained in forage corn intercropped by Multicut. The maximum organic carbon of soil and soil nitrogen percentage also related to forage corn and Multicut intercropping. The highest ash percentage, organic carbon, ENDF, organic carbon of soil, soil nitrogen percentage and solar radiation absorption was obtained in forage corn and Multicut intercropping.
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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) | 0,000 | 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 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 ».