Effect of foliar application of iron,zinc mixed fertilizers on the content of iron,zinc,soluble sugar and Vitamin C in green pea seeds
Notice bibliographique
Résumé
Effects of foliar application of ferrous sulphate,zincic sulphate,urea and humic acid(HA) mixed fertilizers on the Fe,Zn content and the nutritional quality indexes such as Vitamin C,soluble sugar,and nitrate contents in green pea(Pisum Sativum L) seeds were studied with series of field trials.The results showed that the ferrous sulphate,urea and humic acid mixture(0.1%FeSO_4+0.2%HA+0.5%Urea) could significantly increase iron content in green pea seeds,but adversely affect zinc accumulation.The zinc sulphate,urea and humic acid mixture(0.2%ZnSO_4+0.1% HA +0.5% Urea) could enhance markedly zinc content in green pea seeds but adversely affect iron absorption.And the most appropriate formula of iron and zinc mixed fertilizer recommended was 0.1% FeSO_4+0.2%ZnSO_4+0.2% HA +0.5% Urea.Ferrous sulphate,zincic sulphate,urea and humic acid mixed fertilizer could enhance notably the content of iron and zinc,Vc and the soluble sugar content in green pea seeds and evidently lower the content of NO~-_3-N.Hence,the nutritional quality of green pea seeds was greatly improved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».