ORGANIC MULCHING TO CONSERVE SOIL NUTRITIONAL QUALITY AND ENHANCE WHEAT YIELD
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional degradation of soil is an alarming issue of present agriculture due to extensive farming to overcome food security. A field experiment was conducted during rabi season 2021- 22 at the research area of Arid Zone Research Centre (AZRC), Dera Ismail Khan to assess the efficiency of two types of mulches (farm manure (FM) and wheat straw (WS) to conserve soil nutrient capacity with improving wheat yield. Wheat variety “AARI-2011” was sown @ 150 kg/ ha and fertilizers were applied @ 120-90-60 kg/ha of NPK using Randomized Complete Block Design. The soil was sampled from 0-60 cm depth after the wheat crop harvesting and was examined for soil NO3 -1 nitrogen, available P and extractable K. Wheat straw and grain yields were taken at maturity showing significant improvement with increasing mulch application. Plant grain samples were also analyzed for nutrient (N, P and K) concentrations. The data were statistically analyzed using the ANOVA technique and the means of the treatments were compared using HSD (Tuckey’s) test with 5% significance. An eloquent increase in nutritional components NO3 -1, P and K of the top 30 cm soil layer and crop grain was observed. It was concluded that the application of organic wastes as soil cover not only conserves soil but also enhances its productivity. Therefore, it is recommended to use mulching materials to conserve soil and enhance productivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».