Effect of N Fertigation Rates and Humic Acid on The Productivity of Crisphead Lettuce (Lactuca sativa L.) Grown in Sandy Soil
Notice bibliographique
Résumé
<p>Lettuce is a slow-growing plant, which often accumulates 70:80% of it is head biomass and N uptake just during the last three to five weeks before the harvest. As well, add humic acid (HA) with N fertilizers is helping reduce the loss of N via leaching, especially in sandy soil. Therefore, the doses of N fertilizer and HA preferably add them in harmony with the requirements of different lettuce growth stages. This investigation aimed to study effect of three N fertigation rates; 50, 100 and 150 kg ha<sup>-1</sup> and four rates of humic acid (HA); control, 400, 800 and 1600 mg l<sup>-1</sup> as well as their interaction on the growth, head characters and mineral uptake (N, P and K) of crisphead lettuce. The results showed that lettuce plants receiving N fertigation rate up to 150 kg ha<sup>-1</sup> were achieved the highest fresh and dry weight of outer leaves and head as well as total yield ha<sup>-1</sup>. Furthermore, the total chlorophyll content, T.S.S. and mineral uptake were improved with increase N fertigation rate up to 150 kg ha<sup>-1</sup>. Crisphead lettuce plants that treated by 800 mg l<sup>-1</sup> HA as drench gave the highest mean values of total yield per hectare (65.81 ton ha<sup>-1</sup>), fresh and dry weight of outer leaves and head and N, P and K uptake as well as chlorophyll content and T.S.S. Whereas, the ratio of outer leaves: head as the dry weight base was a significant increase with an increase in HA rate up to 1600 mg l<sup>-1</sup>. Generally, the results showed that lettuce plants receiving N fertigation up rate 150 kg ha<sup>-1 </sup>+ 800 mg l<sup>-1</sup> HA achieved the highest mean values of fresh and dry weight of outer leaves and head as well as total yield ha<sup>-1</sup> and chlorophyll content of crisphead lettuce plants.<strong></strong></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».