Response of Four Potato (Solanum Tuberosum L.) Varieties to Four Nano Fertilizers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A field experiment was conducted at vegetable field, Department of Plant Production, Technical Agricultural College, Mosul, Iraq during spring season of 2020, to investigate the response of four potato varieties (Arizona, Florice, Laperla, Montreal) to four Nano fertilizers Kind (K, B. Zn, Fe 2 gm. L. −1 ) with recommend dosage of NPK as well as the recommend dosage of NPK 20:20:20 at 600 Kg.ha −1 as control. The four potato varieties were sown on 26 February in loamy soil at drip irrigation system T-tap. Nano fertilizers were spraying at 2 gm. L. −1 constriction three times in the season. The treatments were arranged in factorial experiment in split plot with in randomized complete block design with three replicates. The results showed Montreal variety give the higher value of average tuber weight (82.022 gm.), total and marketable yield of plant (1048.3, 1007.8 gm.), total and marketable yield of hectare ( 58.241,55.993 ton.ha. −1 ), dry matter and starch in tuber( 21.877 %, 15.500%). Spraying with four Nano fertilizers kind increase significantly all the parameters of yield and quality compared with control treatment an Zn nano give the higher value of number of tubers per plant (15.177), plant yield (1150.6 gm.), total yield (63.925 ton.ha. −1 ) and marketable yield (61.106 ton.ha. −1 ) while the higher value of dry matter (22.062 %), starch (15.667 %) an TSS (5.571%) was from K nano.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».