Evaluation of Growth and Yield of Purple Coneflower (Echinacea purpurea L.) in Response to Biological and Chemical Fertilizers
Notice bibliographique
Résumé
In order to study the effects of biological and chemical fertilizers on quantitative and qualitative yields of purple coneflower, an experiment was carried out during 2010-2012. The morphological traits such as plant height, number of lateral shoots, shoot fresh and dry weight, root fresh and dry weight, number of inflorescences per plant, number of flower buds per plant, and essential oil content and yield were measured. The results showed significant effects of the treatments on the growth parameters. In the second year, the mixture of the three bacteria plus mycorrhizal inoculum improved important parameters such as shoot dry weight (40.42%), root dry weight (60.02%), and number of inflorescences per plant (65.68%). Interestingly, these values were not significantly different from obtained results by the chemical fertilizers. Additionally, the essential oil content in plants treated with the mixture of the three bacteria were 152.14% and 25.11% higher than the control plants in the first and the second year, respectively. The essential oil yield in plants treated with the mixture of the three bacteria was higher than those treated with the chemical fertilizers in two years. The results indicate that using biological fertilizers is a good choice to reduce the use of chemical fertilizers as an important tool to contribute to a sustainable agriculture.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».