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Enregistrement W2955213489 · doi:10.5539/jas.v11n10p48

Effect of Organic (Jatropha Cake) and NPK Fertilizers on Improving Biochemical Components and Antioxidant Properties of Five Cowpea (Vigna unguiculata L. Walp.) Genotypes

2019· article· en· W2955213489 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre Alexandre Eric Djifaby Sombié, Hemayoro Sama, Hamadou Sidibé, Martin Kiendrébeogo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJatrophaDPPHRandomized block designVignaAgronomyChemistryChlorophyllFertilizerHorticultureAntioxidantBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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