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Enregistrement W4214922348 · doi:10.5267/j.ccl.2022.2.001

Effect of different water deficit and foliar spray of zinc and silicon treatments of chemical composition of maize

2022· article· en· W4214922348 sur OpenAlexvenueno aff
A. Abdelgalil, Ahmed Ali Mustafa, Sajed Ali, Omar M. Yassin

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZincSiliconIrrigationChemical compositionChemistryAgronomyField experimentHorticultureCropBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field experiments were carried out for two consecutive seasons at the Experimental Shandaweel Agricultural Research Station, Sohag Governorate, Upper Egypt, during the growing seasons of 2013 and 2014, to study the effect of irrigation intervals and foliar spray of zinc and silicon treatments on chemical composition of maize. Results indicated that scheduling at every 10 days produced the N% , Crude protein%, Cu%, P%, K%, Zn%, Si%, Mn% and Fe% and foliar spray of zinc and silicon treatments produced the highest chemical composition of maize crop. The best N%, Crude protein%, Cu% and Mn were obtained from zinc + silicon treatments followed by zinc, silicon treatments. In contrast, untreated treatments produced the lowest values. It can be concluded that the scheduling at every 10 days and application of foliar spray of zinc + silicon treatments as the effective one could be recommended for scheduling irrigation at every 10 days with application of foliar spray of zinc, silicon or zinc +silicon treatments of maize crop at Shandaweel Agricultural Research Station, Sohag Governorate, Upper Egypt to obtain the best results from chemical composition of maize.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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