Effects of zinc application strategy on zinc content and productivity of chickpea grown under zinc deficient soils
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted at three locations with Zn deficient soils in southern Ethiopia during 2012 and 2013 cropping seasons to evaluate the effects of Zn fertilization strategies and varietal differences on Zn content and plant performance of chickpea (Cicer arietinum L.).Factorial combinations of three Zn fertilization strategies and five varieties were laid out in a randomized complete block design with three replications in each location and year.A combined analysis of variance was made using a mixed effects model.Zinc foliar application increased grain Zn content by 21 and 22% over Zn soil application and seed priming, respectively.The improvements were around four folds for straw Zn content for the same comparisons.Effects of Zn application strategies on gain and straw Zn contents were consistent across locations.The grain Zn concentration varied among the varieties ranging from 34 mg kg -1 for Mastewal to 42 mg kg -1 for the Landrace and variety Arerti.Zn application strategies did not affect the growth and yield parameters, except for pod bearing branches.Foliar Zn application and appropriate variety selection are potential approaches for Zn biofortification in chickpea.Further study aimed at identifying most effective spray timing for maximum grain quality response would be worthwhile to cut fertilizer and application costs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».