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Enregistrement W2290052862 · doi:10.5539/jas.v8n2p141

Effect of Square Planting and Nitrogen Scheduling on Yield and Micrometeorological Parameters in Maize

2016· article· en· W2290052862 sur OpenAlexvenueno aff
Selvakumar Dharmalingam, K. Velayudham, N. Thavaprakaash

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosynthetically active radiationSowingCanopySpatial distributionNitrogenMathematicsAgronomyEnvironmental scienceLeaf area indexPrimary productionSpatial variabilityIrradianceBotanyStatisticsBiologyPhysicsEcologyPhotosynthesisEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altering plant spatial distribution induces changes in micro-meteorology of crop canopy and have cumulative effect on yield. Creation of suitable plant spatial distribution is indispensable to explore the beneficial effects of spatial pattern and it could be possible only through altering rectangular spatial distribution, which is commonly practiced in maize. Most of the nitrogen (N) scheduling approaches are growth stages based without considering crop demand and soil fertility status which may not yield better, warrants need based N management for better production in maize. The present study has investigated effects of spatial pattern and nitrogen scheduling on intercepted photosynthetically active radiation (IPAR), light extinction co-efficient (‘k’), leaf temperature (LT) and productivity of maize. The experiments were conducted during 2011 and 2012 at Tamil Nadu Agricultural University, Coimbatore. Treatments were laid out in split-plot design and replicated thrice. Treatments were: six levels of spatial pattern (60 × 25, 30 × 30, 35 × 35, 40 × 40, 45 × 45 and 50 × 50 cm). Growth stage based and need based approach of leaf color chart based (LCC) nitrogen scheduling were imposed. Field experimental results indicated that maize canopy under 30 × 30 and 35 × 35 cm spatial pattern intercepted 10 to 15% more light compared to rectangular pattern (60 × 25 cm). The ‘k’ value and leaf temperature were reduced under this pattern. Higher maize grain yield (GY) was recorded at 35 × 35 cm spatial distribution. The LCC based N scheduling recorded higher values of IPAR, LT and lower ‘k’ values. Square planting favored canopy micro-meterological parameters and which in turn enhanced grain yield of maize.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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