GROWTH AND FLOWERING OF ‘PUYAT’ DURIAN (Durio zibethinus Murr.) AS INFLUENCED BY DIFFERENT TYPES OF FERTILIZER APPLICATION
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to evaluate the effect of different types of fertilizer application on the growth and flowering of ‘Puyat Durian’ (Durio Zibethenus Murr.); and determine the best fertilizer application for the optimum production of Durian. Ten (10) year old trees at Canoy Durian Farm, Pindasan, Mabini, Compostela Valley Province were tested from November 2015 to March 2016. The experiment was laid out in Randomized Completely Block Design (RCBD) with six treatments, replicated three times. The treatments were: T1- Untreated; T2-Recommended Rate- RR (based on soil analysis); T3- Optimum Rate- OR + (3kg NPK+1kg MOP); T4- OR+ GOFF; T5- RR+ GOFF; T6- GOFF (Green-shield Organic-based Fortified Foliar Fertilizer).Statistical analysis showed that there were significant differences among treatments in terms of trees with flushes and number of flowers per cluster but no significant effects were observed in canopy diameter and number of flower cluster per tree. Result of the study showed that fertilizer application increased the number of flower per cluster of 'Puyat' Durian and enhanced flushing of durian trees. The study further revealed that organic based foliar fertilizer alone enhanced flowering up to five times higher than without application (control). While numerically, GOFF (Green-shield Organic-based Fortified Foliar Fertilizer) alone had the highest number of flower cluster per tree
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».