Response of Growth and Yield Components of Sweet Pepper to Tow Different Kinds of Fertilizers under Green House Conditions in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Intensive agriculture is a farming system characterized by a lot use of input, causing a harm stress on the environment, as well as high price of inorganic fertilizers discouraged some farmers in Jordan to apply fertilizers to their crops. The objective of this study was to investigate the impact of chicken manure and NPK on growth and yield of sweet pepper (Caspicum annum L.), A greenhouse experiment was conducted at Albalqa applied university research station in Jordan using randomized complete block design (RCBD) replicated four times. Three treatments were used using Randomized Complete Block Design (RCBD) with four replications: control (without fertilizer), chicken manure at the rate of 15 t/ha, and NPK (15:15:30) with trace elements at 100 Kg/ha. We evaluated plant height (cm), leaves number per plant, number of days to 50% flowering, fruit number per plant, fruit length, yield of fruit per plant (kg), and yield of fruit per hectare (t/ha). Treatments showed significant differences between. The NPK treatment gave the highest plant height (cm), leaves number per plant, fruits number per plant, yield of fruits per plant (kg), and yield of fruits per hectare (t/ha).
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».