Effect of Organic Manure and Mineral Fertilizers on Wheat Growth and Soil Properties
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. .
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».