Effect of Organic Manure and Mineral Fertilizers on Wheat Growth and Soil Properties
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
Sustainable crop management relies on the combined use of organic and inorganic sources of nutrients. The experiment was laid out in a split plot design with manures (control, farmyard manure, sesbania and cluster bean) as main split and mineral fertilizer rates (control, 40-30, 60-45, 80-60, 90-70 and 120-90 kg N-P2O5 ha-1) as sub-split. The manures significantly influenced shoot dry weight, N, P and K uptake and soil properties. Conversely, the rates of mineral fertilizers did not have any effect on soil properties, however, significantly enhanced the shoot dry weight and N, P and K uptake. The combined use of manures and mineral fertilizers had a significant effect on shoot P uptake. Farmyard manure was the best manure amendment with 13% reduction in bulk density and 51% increase in organic matter content over control. Incorporation of farmyard manure increased the shoot dry weight and N, P and K uptake, respectively by 8, 14, 11 and 8% over control. Among rates of mineral fertilizers, recommended rate of mineral fertilizer (120-90 kg N-P2O5 ha-1) was the best treatment with corresponding increase of 26, 81, 56 and 55% in shoot dry weight, N, P and K uptake over control. Integration of farmyard manure with recommended rate of mineral fertilizer enhanced shoot P uptake by 17% as compared to solo application of mineral fertilizers. Through this study, it was concluded that farmyard manure at 6 tons ha-1 coupled with mineral fertilizer rate of 120-90 kg N-P2O5 ha-1 was the best source for sustainable soil health and wheat production. .
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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