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Enregistrement W2212815861 · doi:10.4141/cjps-2014-188

Screening of different nitrogen rates and intra-row spacing effects on yield and yield components of safflower (<i>Carthamus tinctorius</i> L.) under microclimate conditions, Iğdır Plain, Turkey

2014· article· en· W2212815861 sur OpenAlexvenueno aff
Tamer Eryi̇ği̇t, Rifat Akış, Ali Rahmi Kaya

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarthamusRandomized block designYield (engineering)NitrogenMicroclimateInteractionAgronomyMathematicsCrop yieldHorticultureAnimal scienceBiologyChemistryEcologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eryiğit, T., Akiş, R. and Kaya, A. R. 2015. Screening of different nitrogen rates and intra-row spacing effects on yield and yield components of safflower (Carthamus tinctorius L.) under microclimate conditions, Iğdır Plain, Turkey. Can. J. Plant Sci. 95: 141–147. The yield of safflower (Carthamus tinctorius L.) is affected by many factors, among which nitrogen fertilization and plant density are significant. This study was conducted as a split plot in a randomized complete block design arrangement with four replications, during the successive seasons 2011 and 2012, to determine the effects of nitrogen application rate and intra-row spacing on the growth, yield and yield components of safflower under the ecological conditions of the Iğdır Plain, Turkey. The main plots were three intra-row spacing (IRS1, IRS2 and IRS3) and subplots were four nitrogen rates (N1, N2, N3 and N4). Intra-row spacing had significant effects on all parameters except plant height and seed oil content. There were significant effects of fertilizer rate on all parameters except seed oil content. The interaction of nitrogen rate and years had significant effects on seed yield. Correlations showed significant negative results between 1000-seed weight and seed oil content (−0.217). However, there was a high seed yield in 2011 compared with 2012. Among intra-rows, IRS2 and IRS3 gave greater yield compared with IRS1, while N3 gave a higher yield than other N rates (0, 100, 150, 200 kg ha−1) in both years of the study, especially 2011.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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