Impact of Zinc, Boron and Molybdenum Addition in Soil on Mungbean Productivity, Nutrient Uptake and Economics
Notice bibliographique
Résumé
Zinc (Zn), boron (B) and molybdenum (Mo) are essential to increase the productivity of mungbean (Vigna radiata L.) and help to maintain the soil fertility but mostly ignored. Hence, an experiment was conducted during the years of 2016 and 2017 to know the impact of Zn, B and Mo on mungbean yield, nutrient uptake, economics and soil fertility improvement. The experiments were planned in randomized complete block design including of eight treatments with three replications. The treatments were T1 = Control, T2 = Zn 2 kg ha-1, T3 = B 1.5 kg ha-1, T4 = Mo 1 kg ha-1, T5 = Zn2B1.5, T6 = Zn2Mo1, T7 = B1.5Mo1 and T8 = Zn2B1.5Mo1. The other fertilizers, N, P, K and S at 20, 20, 30 and 10 kg ha-1, respectively were used in all treatments. The results indicate that the highest seed yield (1522 kg ha-1) was obtained from T8 treatment followed by T7. The highest percent seed yield increment (51.6%) over control was achieved in T8 treatment. Most of the growth and yield contributing characters of mungbean were recorded highest in T8 treatment. The maximum nodulation (37.6) and highest amount of protein (24.3%) was also obtained from T8 treatment. The T8 treatment contributed positively to attain higher total uptake of N, P, K, S, Zn and B by mungbean. The combination of Zn, B and Mo is showed more productive compare to sole or couple use of these micronutrients. The T8 (Zn2B1.5Mo1 kg ha-1) treatment exhibited helpful effects on soil organic matter, total N, available P, Zn and B. This treatment also showed economically better on the basis of net return. Results of the present study suggest that the combination of Zn, B and Mo applied at 2, 1.5 and 1 kg ha-1, respectively could be recommended for mungbean cultivation.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».