Impact of organic manures on soil health, yield and quality of pit planted sugarcane
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted at Organic Farm, Navsari Agricultural University, Navsari to study the effect of different proportion of organics on productivity of pit planted sugarcane during three consecutive years of 2013, 2014 and 2015. The experiment was conducted at fixed plot site with 8 set of organics treatments and 1 inorganic treatment as control (250:125:125 kg NPK/ha) arranged outside the experimental plot, laid down in randomized block design replicated thrice. Significantly higher millable cane height, number of internodes/ millable cane and single millable cane weight were recorded when crop nourished with 50% RDN each of vermi compost and castor cake. Further, application of vermi compost (50% RDN) along with neem cake or castor cake (50% RDN) were found equally effective and recorded significantly higher millable cane and trash yields. In organics vs inorganic analysis, application of 100 per cent RDF through inorganic fertilizers recorded significantly higher values of growth and yield parameters and yields of sugarcane crop. For producing higher and profitable cane yield of sugarcane, the crop should be fertilized with 100% RDF (250:125:125 NPK kg/ha) under south Gujarat condition. Further, it is also inferred that for organic production of sugarcane crop, application of 50% RDN through vermi compost and remaining 50% RDN either through castor cake or neem cake was found remunerative.
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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 | 0,001 | 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 ».