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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 OpenAlexaff
Priyanka Sahu, P. Tripathy, G. S. Sahu, S. K. Dash, S. K. Pattnayak, S. Sarkar, R. K. Nayak, Nisikanta Nayak, S. Mishra

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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