Comparison of Response of Canola (Brassica napus L. cv Hyola 401) to Biofertilizer Inoculation in Optimal and Delayed Cropping Dates
Notice bibliographique
Résumé
In order to compare the effects of phosphate solubilizing bacteria as biofertilizer and mineral phosphorous application in optimal date of sowing with delayed cropping date on canola (Brassica napus L.) growth and productivity, a split-plot experiment using randomized complete block design with three replications was conducted at Dasht-e-Naz Agronomy Research Station in 2014. Four levels of bacterial inoculation (Pseudomonas putida, Pseudomonas fluorescens, singly or in combination) were applied as main plots and five levels of mineral phosphorous application (0, 25, 50, 75, and 100 kg/ha of mineral phosphorous) were applied as sub plots. Canola plant were sown at two dates of sowing, one at optimal date of sowing (Sept. 30, 2014) and the other one month later as delayed cropping (Oct. 30, 2014). The results obtained showed that effects of bacterial inoculation on number of seeds per pod, number of pods on plant, and seed yield were significant at one percent probability level at both sowing dates. Moreover, rates of phosphate application had significant effects on all traits at one percent level. Comparing the means showed that application of mineral P resulted in substantial increase in seed yield. At optimal date of sowing, it was shown that while minimum seed yield obtained at control treatment (1600 kg/ha), the maximum (2980 kg/ha) obtained with interaction effects of application of both bacterial strains along with 75 kg/ha mineral P, having no statistically difference with that of P. fluorescence along with 75 kg/ha mineral P (2940 kg/ha). It was shown that delayed cropping resulted in decreasing canola growth which is reflected in seed yield and yield components. Minimum seed yield at control plot at first date of sowing (1600 kg/ha) decreased to 740 kg/ha in second date of sowing, showing 54% decrease. The maximum seed yield also decreased in delayed cropping, from 2980 kg/ha at Sept. 30, 2014 as compared to 1074 kg/ha at Oct. 30, 2014, showing a 64% decrease. The results obtained showed that an increase in P level, eventually enhanced the seed yield. This increasing trend continued until a threshold level (75 kg/ha of P), after which seed yield showed a declining fashion.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».