Agronomic Performance of Millet Plants Grown in Soil Fertilized With Organic Wastes
Notice bibliographique
Résumé
Information on the potential of organic matter for soil fertility is important to an efficiently replenishment of nutrients. In this context, the objective of this work was to evaluate the agronomic performance of millet plants grown in soil fertilized with different rates of organic wastes, through biometric variables. A randomized block experimental design with a 4 × 2 factorial arrangement was used with four replications, consisting of 32 experimental units. The treatments consisted of four organic matter sources (swine manure, sewage sludge, bovine manure, and poultry litter), and two organic matter rates (10 and 20 dm3); 50 dm3 pots filled with an agricultural soil that is predominant in the region were used. The pots were filled with 80% of soil and 20% of organic matter (10 dm3); and with 60% of soil and 40% of organic matter (20 dm3). Plant height (PH), leaf area (LA), stem diameter (SD), and number of expanded leaves (NL) were evaluated at 20, 40, 60, and 80 days after sowing (DAS); panicle length (PNL), and panicle diameter (PD) were measured at 80 DAS. All biometric variables evaluated indicated that the better organic matter rate for soil fertilization for millet crops is 10 dm3. In general, the highest panicle lengths and diameters were found in plants grown in soil with bovine manure.
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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 ».