Spring Wheat Cultivation Using a New Bioproduct
Notice bibliographique
Résumé
Spring wheat is a strategically significant agricultural crop all over the world. Increasing yields of the crop need increasing use of the mineral fertilizers and chemical fungicides – using which becomes less and less popular. They are being substituted with various bioproducts being developed all over the world, including Russia. All-Russian Research Institute of Reclaimed Lands (VNIIMZ) has created a novel bioproduct – LBP – featuring physiologically significant amounts of growth factors and nutritive elements favorable for the plants. This work evaluates an LBP effect on spring wheat, Irgina sort, when using LPB as a supplementary fertilizer with a mineral fertilizer as a basic one. The research was carried out in microplot experiments at a VNIIMZ’s test site, Tver Region, Russian Federation, in 2009-2010. Among all options studied, a 0.1 l/sq.m LBP dose (added by spraying on bushing-out and earing plants) proved to be the most effective. That option yielded 16.31 metric centners/hectare, which is 27.3% higher than the same without LBP is. A grain quality analysis showed the following nutritive value rise compared to references: cellulose, oil and calcium (CaO) increased by 10…12%, 9…10%, and 10…12%, respectively. Soils of the plants treated with LBP generally contained more nitrogen compounds, less amylolytic microorganisms (competing for nitrogen) and Fusarium wilt ones - which totally provided better conditions for the spring wheat growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».