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Enregistrement W4372352983 · doi:10.18280/ijdne.180216

Effectiveness of Microbial Biofertilisers in Oilseed Flax Cultivation Technologies in the Conditions of Northern Kazakhstan

2023· article· en· W4372352983 sur OpenAlexvenueno aff
Nazymgul Shumenova, Ainash Nauanova, Aigul Tleppayeva, Saule Ospanova, Sholpan Bekenova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyAgricultural engineeringBiotechnologyAgroforestryEnvironmental scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oilseed flax plays a significant role in solving this problem, as one of the most productive grain crops.In this case, adjusting the seeding rate is an affordable and effective method for successfully managing the crop's productivity.The purpose of this study is to investigate the effect of fertilisers of microbial origin on the structural elements of the oilseed flax crop, agrochemical composition and microbocenosis of the soil in the conditions of Northern Kazakhstan.Biotesting was carried out in laboratory conditions to determine the growth-stimulating properties and toxicity of various doses of biological fertiliser in relation to oilseed flax seedlings.And the field studies were carried out in the conditions of carbonate soils of southern chernozem at the experimental site of the Barayev Research and Production Centre for Grain Farming, located in the Nauchnyi village, Akmola region.According to the results of the experiment, processing of flax seeds with biofertilisers based on effective microorganisms of complex action has a positive effect on the survivability of plants, the number of seeds in the boll.The novelty of the article lies in the fact that for the first time the influence of biological fertilizers on the yield of oilseed flax in Kazakhstan was investigated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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