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Enregistrement W4286699366 · doi:10.9734/ijecc/2022/v12i1130999

Influence of Nutrient Management Practices on Growth, Flowering and Yield Attributes of Cucumber (Cucumis sativus)

2022· article· en· W4286699366 sur OpenAlex
Priyanka Sahu, P. Tripathy, G. S. Sahu, S. K. Dash, S. K. Pattnayak, S. Sarkar, R. K. Nayak, Nisikanta Nayak, S. Mishra

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Climate Change · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrient managementCucumisBiofertilizerVermicompostAzotobacterVineNutrientHorticultureFertilizerField experimentBiologyMathematicsVeterinary medicineAgronomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,121

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,198 · 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