STATISTICAL ASSESSMENT OF THE IMPACT OF NANO-CHELATED ELEMENTS AND SULFUR ON CHICKPEA PRODUCTION UNDER SUPPLEMENTAL IRRIGATION
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea is an important source of plant protein source and has a major role at people nutrition in semi-arid regions. Soils of these regions have high pH and low organic matter, which reduce the availability of most micronutrients. In order to investigate the effects of application of sulfur (0, 15, 30 kg ha -1 ) and three nano-chelated micronutrients (nano-Zn, nano-Fe and nano-Mn) on yield and some morphological traits of chickpea, a field experiment was conducted. Day to maturity (DM), first pod height (FPH), primary branch per plants (PBP), secondary branch per plant (SBP), number of pods per plant (NPP), number of empty pod per plant (EPP), number of seeds per plant (NSP), seed yield (SY), straw yield (ST), biological yield (BY), harvest index (HI), and 1000 seed weight (TSW) were measured. Results showed that the first two principal components (PC1 and PC2) were used to create a two-dimensional treatment by trait (TT) biplot that accounted percentages of 53% and 26% respectively of total variation. The vertex treatments in polygon of TT biplot were S1-Nano1, S1-Nano2, S1-Nano3, S2-Nano1, and S3-Nano1 which S3-Nano1 treatment combination indicated high performance in DM, FPH, PBP, SBP, NPP, NSP, SY, ST, BY and TSW. According to ideal treatment biplot, the S3-Nano1 (30 kg ha -1 sulfur plus nano-chelated zinc) might be used in selecting superior traits and it can be considered as the candidate treatment for chickpea production. Treatment combinations which are suitable for obtaining of high seed yield performance were identified in the vector-view biplot and showed S3-Nano1 as the best treatment suitable for obtaining of high seed yield. In conclusion, application of nano-fertilizer could increase crop yield and improve the fertilizer efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».