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Enregistrement W2300761993

Improved growth, seed yield and quality of fennel (Foeniculum vulgare Mill.) through soil applied nitrogen and phosphorus.

2015· article· en· W2300761993 sur OpenAlexaff
Muhammad Ashar Ayub, Rizwan Maqbool, Muhammad Usman Tahir, Zoaib Aslam, Muhammad Nadeem, Muhammad Ibrahim

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Agricultural Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoeniculumPhosphorusFertilizerAgronomyYield (engineering)NitrogenChemistryField experimentHorticultureMathematicsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Pakistan, fennel is conventionally grown without fertilizer. A field experiment, was conducted to study the effects of nitrogen and phosphorus fertilizer treatments (NP in ratio of 0:0, 30:0, -1 0:30, 30:15, 30:30, 60:30, 60:60, 90:45 and 90:90 kg ha ) on growth, seed yield and quality of fennel during 2011-2012. Fertilizer NP dose (90:45 kg -1 ha ) increased plant height by 44%, number of leaves per plant by 76%, 1000 seed weight by 44%, biological yield by 50%, seed yield by 296%, harvest index by 162% and protein content by 6%. However, fertilizer NP -1 (90:45 kg ha ) decreased oil content by 26%. Therefore, addition of NP fertilizer had the potential to increase fennel seed yield, but reduce oil content, under Faisalabad conditions.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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