Identifying major yield limiting nutrients on sorghum (Girana one) for developing site-specific nutrient management practices in low lands of Eastern Amhara
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Omission trial is a passionate way of identifying yield limiting nutrients. A field experiment was conducted for identification of yield limiting nutrients through crop response in Kobo with test crop sorghum (Girana one variety) for two years in three kebeles. The design for experiment was a randomized completely block (RCBD) using farmer field as replication. Biological yield data were collected and subjected to analysis of variance (ANOVA). Whenever there was significant difference between treatments, the means were separated using LSD test at P≤0.05. Results: The results showed that the omission of nutrients from inorganic fertilizer alone or in combination resulted in significance grain yield reduction. The highest grain yield was observed with the treatment receiving NPS+FYM whereas the lowest was omission of all nutrients (control). There was no significant difference in biomass yield between treatments for both years. Omission of all nutrients from inorganic fertilizer alone or in combination significantly reduced grain yield of sorghum. Application of FYM in combination with inorganic fertilizer (NPS) and NP contained treatments (NPS, NPSK and NPSKZN) can meet nutrient requirement for sorghum. Conclusions: This experiment shows a significant yield advantage of all applied nutrients compared to omitting nutrients. Application of farm yard manure was also significantly affected grain yield compared to the control. Based on this result, nitrogen and phosphorous fertilizers with farm yard manure rather than secondary and micro nutrients can be recommended in the study area for increasing production and productivity of the sorghum.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».