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Enregistrement W2310673257

Assessment of Interference of Growing Period of Amarant (Amaranthus retroflexus L.) and Lambs Quarter (Chenopodium album) on Yield and its Components of Rapeseed

2011· article· en· W2310673257 sur OpenAlexaboutno aff
H Firouzi, Bahram Mirshekari, M B Khorshidi Benam

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Plant Science, Crop Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRapeseedChenopodiumQuarter (Canadian coin)Yield (engineering)Period (music)Interference (communication)AgronomyBiologyMathematicsHorticultureGeographyComputer scienceArtWeedPhysicsTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to evaluate interference of different growth period weeds such as Amarant (Amaranthus roflexus L.)and Lambs Quarter (Chanopodium album) on cultivars of oilseed rape, a factorial based on randomized complete block design with three replication was conducted in Agricultural Experiments at station the Islamic Azad University, Tabriz Branch in 2008. The factors were three oilseed rape fall cultivars (SLM046, Opera, Okapi) and six controlling methods at different growth period (complete weed control, controlling weeds at 3-5 leaves, at 5-8 leaves, at the beginning flowering, at 50% flowering, and competition of weeds in all of the time). Analysis of data revealed that effect of interference weeds on height, number of pod, oil yield was significant at 1% level of probability and on number of grains per pod, 1000-grains weight and grain at 5% probability levels. The effect of oilseed rape cultivars on height, number of grains per pod, oil yield was significant at 1% probability levels and number of pod and weight of 1000-grain in 5% probability levels. The highest grain yield and oil yield were found to be 54% and 55%, respectively as compared with those of control. Also, grain yield was correlated with number of pod(r=0.886), weight of 1000-grain(r=0.513), number of grain in pod(r=0.783) significantly at 1% probability levels. In order to increase grain yield, control with SLM046, recommend to farmers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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