Foliar nano-fertilization enhances fruit growth, maturity, and biochemical responses of date palm
Notice bibliographique
Résumé
The experiment was conducted in the Abi Al-Khaseeb orchard, Basrah, Iraq, during the 2019 season, on date palm (‘Hillawi’). The effect of foliar nano-fertilizer on the response of the growth and fruit ripening rate was positive. Adding nano-fertilizer to the annual date palm fertilization program improved growth and increased production. A comparison was done of foliar-applied NPK (traditional; 1 and 2 g·L −1 ), nano-fertilizer, and a combined treatment. The results revealed that the treatment of traditional foliar fertilizer and nano-fertilizer together increased the weight of fruit and bunches, water content, indoleacetic acid, and gibberellic acid relative to other treatments. Nano-fertilizers (1 g·L −1 ) led to an increase in fruit ripening rate, dry mass, total soluble solids, activity of the enzymes peroxidase and superoxide dismutase, and abscisic acid content. The leaflet protein expression shows that the appearance of protein bands 1 to 5 and 6 was upregulated by the control and traditional fertilizer, whereas the protein bands 6 and 7 were downregulated under nano-fertilizer. Hierarchical cluster analysis of proteins in the leaf in response to traditional fertilizer and nano-fertilizer showed two distinct clusters. The use of nano-fertilizer alone leads to the acceleration of fruit ripening, while the fruit production is increased using foliar nano-fertilizer with traditional fertilizer.
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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 ».