Growth and Production of Millet Irrigated With Dilutions of Treated Gray Water
Notice bibliographique
Résumé
The present work aimed to analyze the effects of the application of dilutions of treated gray water (TGW) in well water (WW) on growth and production of millet cv. Ceará (Pennisetum glaucum). The experiment was carried out in a greenhouse, on the department of agronomic and forestry sciences, at the Federal Rural University of the Semi-Arid (UFERSA), Mossoró, RN, Brazil. The experimental design was randomized blocks with five treatments and six replications, totaling thirty plots. The experiment was carried out in vases with volume of 25L containing four plants per vase. The treatments consisted in five dilutions of TGW in WW: T1—100% WW plus 0% TGW; T2—75% WW plus 25% TGW; T3—50% WW plus 50% TGW; T4—25% WW plus 75% TGW and T5—0% WW plus 100% TGW. During the experiment it was analyzed the attributes of plant height, number of tillers, number of leaves, stem diameter and total fresh and dry matters. With the results, it was observed that the exclusive irrigation with TGW (T5) promoted better millet development. As the concentrations of TGW increased in dilutions, also increased plant height, number of leaves and tillers. The rise in the number of leaves is associated to the rise in height and tillers, and those are associated to the rise in stem diameter and fresh matter, resulting in better accumulations of dry matter and showing the viability of gray water use to improve forage production and increasing potable water availability to multiple uses.
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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 ».