Comparison of Foliar Verses Soil Application of Micronutrients on the Production of Wheat (Triticum aestivum. L) Crop.
Notice bibliographique
Résumé
The present work was laid out to compare the effect of foliar verses soil application of micronutrients on the production of wheat crop at experimental side of southern wheat station Agriculture Research Institute Tandojam, during Rabi season 2016. There were ten fertilizer treatments viz T1= K2%, T2= 1% Zn, T3= B 0.2%, T4= Cu 2%, T5= Mg 1% as foliar application while T6= 6Kg Zn ha-1, T7= 3.5Kg B ha-1 (Borax) T8= 5Kg Cu ha-1 (CuSo4), untreated T9 tried with an standard dose of 230-115 Kg and NP ha-1 was (T10). The experiment was laid out in three replicated Randomized Complete Block Design. It was observed that plant height, tillers plant-1, spike length, grains spike-1, 1000 grain weight and grain yield ha-1 differed significant between all the treatments. Soil application of 6 Kg ha-1 Zn gave maximum grain yield of 5113.33 Kg ha-1, this increscent in yield was associated with significant increase in tillers plant-1 of 20.81.Spike length of 13.84 cm, grain spike-1 of 71.95 and 1000 seed weight was 68.66 respectively. It is concluded that soil application of micronutrients were relatively more effective than foliar application in local soil condition. Among the micronutrients Zn applied at 6 Kg ha-1, followed by 3 Kg Mg ha-1 and 3.5 Kg B ha-1 gave higher grain yield due to increased values in all yield related parameters.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».