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Enregistrement W2740813788 · doi:10.1139/cjss-2017-0050

Effect of humic and fulvic substances and Moringa leaf extract on Sudan grass plants grown under saline conditions

2017· article· en· W2740813788 sur OpenAlexvenueno aff
Abdel-Rahman M. A. Merwad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityHumic acidChemistryMoringaPhosphorusSalineSoil salinityChlorophyllNutrientPotassiumChlorophyll aNitrogenHorticultureAnimal scienceAgronomyBiologyFertilizerFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salinity is the major stress factor that limits crop cultivation, especially in developing countries. A randomized complete block, factorial (3-factor) experiment was conducted on Sudan grass grown on nonsaline and saline soils to assess humic substances with or without foliar spraying Moringa leaf extract (MLE). Factors were (i) soil (three different levels of salinity), i.e., S1: nonsaline [electrical conductivity (EC) = 3.01 dS m−1], S2: medium saline (6.12 dS m−1), and S3: highly saline (12.33 dS m−1); (ii) humic substances, i.e., B0: no addition, B1: humic acid (HA) as potassium (K) humate, B2: fulvic acid (FA) as K fulvate, and B3: HA and FA; (iii) foliar spray with MLE, i.e., C0: nontreated and C1: foliar spray. Results indicated that total chlorophyll, nutrient uptake, available nitrogen (N), phosphorus (P), and K significantly decreased within each humic substances application, and MLE with increasing salinity concentration. The highest values of fresh, dry weight, total chlorophyll, and NPK uptake under different salinity levels were observed with application of substances and MLE. Spraying of MLE increased cumulative yield and nutrient uptake by Sudan grass compared with the untreated ones. The treatment of HA and FA with or without spraying MLE gave the highest values of available NPK under the salinity levels.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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