Effect of Organic (Jatropha Cake) and NPK Fertilizers on Improving Biochemical Components and Antioxidant Properties of Five Cowpea (Vigna unguiculata L. Walp.) Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Organic and inorganic fertilizers improve the nutritional quality of crop. An experiment in pots of four treatments was conducted in a randomized complete block design in order to evaluate the effect of the application of organic and NPK fertilizers on the biochemical components and antioxidant activities of five cowpea genotypes. Results showed that organic fertilizer and the mixture of organic and NPK fertilizer have significantly (p < 0.05) increased the growth parameters and leaves quality traits of cowpea. The response of cowpea under the different treatment is also function of genotype type. The PCA and the dendrogram performed basis on the different fertilizers effect on growth parameters and leaves quality trait divided the treatments into three main classes. Class I comprising NPK + Jatropha treatment strongly contributed to lycopene, β-carotene and total chlorophyll contents, height and number of branches. Class II comprising NPK treatment solely and Jatropha treatment solely are highly linked to the variables FRAP, DPPH and protein content. Class III comprising control treatment strongly contributed to salicylic, soluble sugar, phenolics and flavonoids contents, and trypsin inhibition activity. The Jatropha cake could be used solely or in mixture with NPK to improve growth and the quality traits of cowpea leaves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».