Effect of Integrated Nutrient Management on Yield and Quality of Basmati Rice Varieties
Notice bibliographique
Résumé
A 2-year study conducted to determine the effect of integrated nutrient management on yield and quality of basmati rice varieties in non-traditional area with 54 plots in split plot design. Variety HUBR 10-9 produced 18.8% higher mean grain yield and superior quality parameters than HUBR 2-1. Mean milling, head rice recovery, amylose content and alkali digestion value noted higher with HUBR 10-9 by 4.1%, 4.1%, 8.5% and 15.1% over HUBR 2-1, respectively. Addition of 75% recommended dose of fertilizers with 25% recommended dose of nitrogen as farmyard manure produced higher mean values by 3.1%, 4.2% and 4.0% for hulling, milling and head rice recovery respectively over 100% recommended dose applied as inorganic sources. Combined use of bio-inoculants (blue green algae plus Azospirillum) exhibited higher values for yield and quality parameters. HUBR 10-9 be grown using 75% recommended dose of fertilizers with 25% nitrogen as farmyard manure and blue green algae plus Azospirillum for enhancement in yield and quality in non-traditional areas of eastern Uttar Pradesh. Further investigation required under diverse conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».