Influence of Nutrient Management Practices on Growth, Flowering and Yield Attributes of Cucumber (Cucumis sativus)
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted at AICRP on Vegetable Crops, operating under Odisha University of Agriculture and Technology, Bhubaneswar, Odisha, India during summer season of 2017 and 2018 to find out the impact of various nutrient management practices on growth, yield attributes and yield of cucumber (Cucumis sativus L.). Twelve nutrient management practices such as, T1 (Absolute Control), T2 (RDF through Fertilizer (100:60:60 NPK ha-1), T3 (½ RDF + Biofertilizer consortia (BF) i.e., Azospirillum, Azotobacter and PSB @ 4 kg ha-1 in 1:1:1), T4 (Vermicompost @ 4 tha-1), T5 (VC @ 2 tha-1+ BFs), T6 (½ RDF + VC @ 2 tha-1+ BFs), T7 (RDF+ VC @ 2 tha-1+ Biofertilizer consortia), T8 (FYM @ 20 tha-1), T9 (FYM @ 10 tha-1+ BFs), T10 (½ RDF + FYM @ 10 tha-1+ BFs), T11 (RDF+ FYM @ 10 tha-1+ BFs) and T12 (½ RDF + FYM @ 10 tha-1 + VC @ 2 tha-1+ BFs), were evaluated by adopting RBD replicated thrice. The pooled results over two years revealed significant variations among the nutrient management practices for all the characters under study. Invariably, INM practices recorded significantly better vegetative growth, earliness in flowering, fruit yield and yield attributing parameters over inorganic, organic sources, BFs and absolute control. The results revealed integrated application of ½ RDF+FYM @ 10tha-1+VC @ 2tha-1+BFs recorded significantly higher maximum vegetative growth parameters (i.e., vine length of 296.4 m with 4.1 primary branches vine-1), induced earliness in flowering (i.e., days to appearance of male flowers : 30.2, days to appearance of female flowers : 31.7, sex ratio of : 12.8, fruit yield attributing parameters (i.e., fruit girth : 15.0 cm, fruits vine-1 : 8.6, days to 1st fruit harvest : 45.3), days to final harvest : 80.1, yield i.e., marketable yield (12.6 kg plot-1, 156.0 q ha-1, 15.6 tha-1) and total fruit yield (13.9 kg plot-1, 172.2 q ha-1, 17.2 tha-1 ). Thus it may be concluded that integrated application of nutrients from inorganic, organic with soil inoculation of biofertilizer consortia not only increased significantly increased growth, flowering and fruit yield in cucumber.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».