Using Sulphonated Silicon Nutrient Solution with S8 Elemental Sulfur and Changing Planting Arrangement in Potato Winter Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
This experiment with aims to increase the tuber yield and quality by using sulphonated silicon nutrient solution with S8 and changing the planting arrangement in potato winter cultivation was investigated in Potato Research Station of Ardabil Province, IRAN during 2022. This experiment was carried out based on the factorial experimental design in three factors and three repetitions. The first factor with two levels including: (1) Spring cultivation and (2) Winter cultivation; the second factor consists of two levels: (1) The planting arrangement of one row on one stack, and (2) The arrangement of planting two rows on one stack in a zigzag pattern and the third factor with three levels includes: (1) Spraying on tuber and soil before planting and foliar spraying in three stages of vegetative growth, tuberization and tuber bulking with a dose of 5 liter nutrient solution in 1000 liters of water per hectare, (2) Foliar spraying in three stages of vegetative growth, tuberization and tuber bulking with a dose of 5 liter nutrient solution of S8 in 1000 liters of water per hectare, and 3. Control (without sulphonated silicon nutrient solution of S8) were. The irrigation method was in the form of drip irrigation. During the growth period, plant height, number of main stems per plant, tuber number and weight per plant and tuber yield were measured. By using nutrient solution and changing the planting arrangement (two rows on one stack) increased tuber yield, tuber number and weight per plant, plant height and water use efficiency in winter and spring cultivation.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».