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Enregistrement W4254522976 · doi:10.21608/auber.2004.150614

REFERENCES: 1-Ives, M., Rodda, J., Edmonds, A. and V.Long “Comparison of Methods for Measuring Corrosion in Drinking Water”. A paper presented at the NACE conference, Ottawa, Canada, (1999). 2-Hedge R.E.M., and Mclellan M., Archaeometry, 18,2, 203, (1976). 3- Giles C.H., MacEvan, T.H., Nakhwa. S.N. and Smit, D., J. Chem. Soc., 3973, (1960). 4-Wolfrum, C. and Fritz, P.[assessment of experimental research techniques for the investigation of radionuclide migration in aquifers} Nucl. Sci. T

2004· article· en· W4254522976 sur OpenAlexaboutno aff
S Abdel-Mawly

Notice bibliographique

RevueAssiut University Bulletin for Environmental Researches · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHedgeCorrosionEngineeringMetallurgyMaterials scienceBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: Field experiments were carried out during winter seasons of 2000/20001 and 2001/2002 at the Experimental Farm of the Faculty of Agric., Al-Azhar Univ., Assiut on clay eyloamy soil to study the effect of irrigation levels and N fertilization rates on growth and yield as well as N uptake and water use efficiency of carrot. The results indicated that frequent irrigation with 100% replenishment of evaporation losses resulted in highest root yield, total dry matter, leaf area index, and N uptake. Water use efficiency recorded high value with 75% replenishment of evaporation losses. Also, the results showed that increasing nitrogen rate up to 120 kg N/fed significantly, increased the dry matter, root yields, water use efficiency and N uptake in all tested treatments. Apparently nitrogen recovery percent increased with evaporation replenishment up to 100% level and with increasing rate of nitrogen up to 80 kg N/fed, then decreased with increasing rate of applied nitrogen. There were two phases the interaction effect. First response of root yield to nitrogen increment was significant, at 75% level of evaporation replenishment. This indicate that evaporation replenishment improved nitrogen utilization. Secondly, that the response to irrigation level application was, particularly noticed when levels of nitrogen were applied. The highest root yields were obtained with at 100% evaporation replenishment and 120 kg N/fed. On the other hand, maximum water use value were recorded with 120 kg N/fed and at 75% level of evaporation replenishment. أجريت تجربة حقلية خلال موسمي النمو الشتوى 2000/2001 ، 2001/2002 بمزرعة کلية الزراعة - جامعة الأزهر بأسيوط على أرض طميية طينية لدراسة تأثير مستويات الرى مع معدلات من السماد الأزوتى على النمو والمحصول وکذلک المحتوى الکلى للنتروجين لنباتات الجزر والکفاءة الاستعمالية لمياه الرى. أکدت النتائج أن زيادة مرات الرى عند المستوى 100% لتعويض الفقد بالبخر – نتح يؤدى إلى زيادة المحصول والمادة الجافة الکلية ويتبعها زيادة محتوى النتروجين فى النبات. بينما کفاءة استعمال الماء أعطت أعلى معدل لها عند مستوى 75% لتعويض الفقد – نتح، کذلک تبين النتائج أن زيادة النتروجين إلى المعدل 120 کجم/فدان سجلت أعلى زيادة معنوية فى محصول المادة الجافة ومحصول الجذور وکفاءة استعمال الماء مع کل المعاملات تحت الدراسة. هناک صورتان لتأثير التداخل الناتج من استعمال السماد الأزوتى مع مستويات الرطوبة: أولاً- استجابة محصول الجذور فى نباتات الجزر لإضافة مستويات النتروجين کانت معنوية فقط مع الرى عند مستوى 75% لتعويض الفقد فى البخر – نتح، کذلک تؤکد النتائج أن زيادة الرطوبة تحسن من الاستفادة من النيتروجين. ثانياً- استجابة المحصول لمستويات الرطوبة کانت تلاحظ بوضوح خصوصاً مع إضافة السماد الأزوتى. وتبين النتائج أن أعلى محصول جذور من نباتات الجزر نتج من إضافة 120 کجم نتروجين/فدان وعند مستوى 100% لتعويض فى الفقد- نتح وفى المقابل کانت أعلى قيمة لکفاءة استعمال الماء عند مستوى 75% لتعويض الفقد فى البخر – نتح مع إضافة 120 کجم نتروجين/فدان.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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