Influence of Organic Fertilization on Agro-morphological Traits and Mineral Nutrient Content in Bean Grains
Notice bibliographique
Résumé
Plant residues such as animal feed weeds and bean straws are excellent sources of raw material for the production of organic fertilizers. In view of this, the objective of this work was to evaluate the effect of organic fertilization on the agromorphological and nutritional aspects in bean grains. The experiment was implemented in the field, in a randomized block design, with three replications, in a split plot scheme, with two types of organic compound (elephant grass enriched with cattle manure) and (bean straw enriched with cattle manure) applied in six increasing doses (0.0, 33.32, 66.65, 100.00, 133.32 and 166.65%) control treatment (recommended mineral fertilization). It was possible to identify interaction between the type of compound and the doses applied only to PL. With a yield of 2.8 t ha-1, mineral fertilization did not differ from treatment with 0.0% organic fertilizer. The dose of 166.65% organic fertilizer increased grain yield reaching 3.8 t ha-1 compared to 2.4 t ha-1 obtained in the treatment with 0.0%. In addition, this treatment increased the K content in the grains. On the other hand, the application of 133.32% of organic fertilizer can be indicated for the increase in mg content in the grains.
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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 ».