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Enregistrement W2312062769

APPILCATION OF PHOSPHATE FERTILIZER AND HARVEST MANAGEMENT FOR IMPORTANT FENUGREEK (TRIGONELLA FOENUM-GRAECUM L.) SEED AND FORAGE YIELD IN A DARK BROWN SOIL ZONE OF CANADA

2008· article· en· W2312062769 sur OpenAlexaffabout
Saikat Basu, S. N. Acharya, Jonathan Thomas

Notice bibliographique

RevueKMITL-Science and Technology Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrigonellaForageAgronomyLegumeCultivarFertilizerCropYield (engineering)BiologyHorticulture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fenugreek (Trigonella foenum-graecum L.) is an annual legume crop. Recently a new forage cultivar, Tristar, was released for use by western Canada producers. Experiments were conducted to determine appropriate cultural practices for maximizing forage and seed production in this crop. Annual variation in climate and soil moisture conditions significantly affected forage and seed yield of fenugreek. Application of phosphate fertilizer (@ 0, 30, 40, 50 and 60 kg/ha) also had a significant effect on forage and seed yield. For seed yield 40 to 50 kg/ha of phosphate application was effective while high forage yield was obtained when 50 to 60 kg/ha of phosphate was applied. Combining seed after swathing yielded significantly more seed in Tristar fenugreek than direct combining (p <0.001).  These experiments indicate that the uses of appropriate agronomic practices are necessary to maximize forage and seed production of this new crop cultivar in dark brown soil zones of the Canadian prairies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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