Effect of Different Irrigation Water Qualities on Turnip Production and Water Productivity under Furrow Irrigation Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted at Sindh Agriculture University Tandojam during the year 2015-16, aiming to investigate the response of turnip crop to various salinity levels of irrigation. The experiment was placed applying randomized complete block design (RCBD) with four different treatments i.e. Freshwater (I1), ECw with 2.5, 3 and ECw3.5 dS m-1 (I2, I3 and I4) respectively replicated thrice. The results for experiment placed revealed an average increase in soil ECe 0.09, 0.17, 0.26 and 0.38 dS m-1 under I1, I2, I3 and I4 respectively. An decrease in dry density (g cm-3) of soil profile, decrease in pH 0.19, 0.38, 0.5 and 0.84 in treatments I1, I2, I3 and I4 respectively and an decrease in agronomical data i.e. weight and diameter were also observed with an increase in ECw by the water being irrigated. Crop water productivity with 5.83, 4.35, 2.97 and 1.85 kg m-3 for treatmentsI1, I2, I3 and I4 respectively also decreased with an increase in ECw and Nacl. Average yield of 19.27, 14.37, 9.83 and 6.12 kg was obtained with applied treatments i.e. I1, I2, I3 and I4 respectively, thus a decrease in yield with 25.45%, 31.60% and 37.72% with treatments I2, I3 and I4 was observed when compared as treated by freshwater (I1). Therefore farmers can use irrigation water having ECw 3.5 dS m-1 for the turnip crop at reduction of 37.72% (approximately).
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 découle