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Enregistrement W2552890062 · doi:10.5539/jps.v6n1p39

Effect of Nitrogen Fertilizer and Fruit Positions on Fruit and Seed Yields of Okro (Abelmoschus Esculentus L. Moench)

2016· article· en· W2552890062 sur OpenAlexvenueno aff
Y. M. Zubairu, Johnson A. Oladiran, O. A. Osunde, U. Ismaila

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbelmoschusRandomized block designYield (engineering)HorticultureFertilizerNitrogenField experimentBiologyAgronomyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study was conducted in 2006 and 2007 cropping seasons at the experimental field of Federal University of Technology, Minna (9o 401N and 6o 301E), in the Southern Guinea Savanna of Nigeria to determine the effects of N fertilizer and the fruit positions on fruit and seed yield of okro. The treatment comprised factorial combination of five nitrogen levels (0, 30, 60, 90 and 120 kg/ha) and five fruit positions on a mother-plant (3, 5, 7, 9 and 10) which were replicated three times and laid in a Randomized Complete Block Design (RCBD). The results indicated that significant taller plants were recorded in the plots that received 120 kg N/ha while shorter plants were recorded in plots that received 0 N/ha in both years of the study. The higher N level of 120 kg/ha and lower fruit position of 3 significantly gave higher number of fruit yield while the yield decreased with decrease in N level and increase in fruit position on the mother-plant. Similarly, heavier fruits were recorded in lower fruit positions and higher N levels. The fruits formed at the lower position 3 and 5 produced more seeds with higher seed weight than those formed at the higher positions. The results also showed that significantly higher seed yield was recorded at N level of 120 kg/ha ?.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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