The results of production research on the influence of certain inoculants and methods of their application on yield and winter wheat yield
Notice bibliographique
Résumé
Аnnotation Purpose. Investigation of the influence of some microbial preparations and methods inoculations in time of seeds andtheir application in agroecosystems on soybean yield and combinations of domestic and foreign biological products on winter wheat yield. Methods. Microbiological, field, analytical and experimental. Results. It was found that bacterization of soybean seeds with nanocomposite complex bacterial preparation Nanoriz-1 most significantly increased soybean yield. A significant increase in soybean yield was also observed with the use of nanocomposite drug Nanoriz-2, which contained one strain of bacteria in the nanocomposite of bentonite–Bradyrhizobiumjaponicum634b (developed by the Institute of Natural Sciences of NASU). Under these conditions, soybean yields increased by 24.65 q/ha and 15.36 q/ha, in accordance. According to the comb technology of growing these plants, the studied inoculants caused the most noticeable stimulating effect on soybean yield of 28.17 q/ha and 14.71 q/ha, respectively. The use of the inoculant OPTIMIZE (Canada) in the usual technology provided an increase in yield of 10.57 q/ha. The best inoculants for winter wheat Artemis are a combination of a complex bacterial preparation Azogran (DK Zabolotny Institute of Microbiology and Virology NAS) and a foreign biological product Humifield (Germany) (yield increase compared to control 12.80 q/ha). Inoculation of seeds of winter wheat Capital Polymyxobacterin and Hetomic (ISMI APV) gives anincrease in yield compared to the control of 10.46 q/ha and 11.61 q/ha. Conclusions. As a result of industrial research on the effect of some inoculants and methods of their use on the yield of soybeans and winter wheat found that: 1) inoculation of soybean seeds of Ustya variety during sowing together with some inoculants, which containedbacteries with different strains, differenttitres, different chemical combinations, different chemical elements and different producers of preparations made it possible to determine the best inoculants, in particular inoculants made on the basis of interaction of highly efficient bacteria with nanoparticles ofbentonite clay mineral –Nanorиz-1 and Nanorиz-2, developed by the Institute of Microbiology and Virology D. K. Zabolotnogo NAS of Ukraine – which by conventional technology make it possible to obtain an increase in yield, compared with the control, respectively 24.65 q/ha and 15.36 q/ha, and inoculant OPTIMIZE (Canada) – 10.57 q/ha, and on the ridge technology with the direction of the ridges east – west and sowing in the southern side of the ridge Nanorиz-1 and Nanorиz-2, respectively, gave anincrease in yield of 28.17 q/ha and 14.71 q/ha; 2) the best inoculants (by inoculation of seeds in PNSh-5) for winter wheat Artemis are a combination of Azogran (Institute of Microbiology and Virology D. K. Zabolotnogo NAS of Ukraine) and foreign Humifield (Germany), yield increase of 12.80 q/ha. Inoculation of seeds of winter wheat Stolychna with Polymyxobacterin and Hetomik (Institute of Agricultural Microbiology and Agroindustrial Production of NAAS), in comparison with the control, makes it possible to obtain a yield increase of 10.46 q/ha and 11.61 q/ha, respectively. Keywords: different inoculants, methods of seed inoculation, device, soy, winter wheat, sowing, plant yield.
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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) | 0,001 | 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 ».