Effect of Treatment with Growth Regulators Gibberellic Acid and CPPU on some Vegetative Traits and Yield of Three Potato Cultivars Solanum tuberesom L.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The experiment was conducted in the fields of the College of Agriculture / University of Tikrit for the spring season 2019 within an area with longitude (43.35 degrees east of Greenwich) and latitude (34.27 degrees north of the equator), to study the effect of treating potato tubers by soaking with gibberellin before planting and spraying with growth regulator CPPU with three levels for each of which (0, 5, 10) mg L −1 in some vegetative growth characteristics and yield characteristics, quantity and quality of three potato cultivars of class A (Barcelona, Laperla, Montreal). The experiment was implemented using split-split plot design within a design Random complete plots (R.C.B.D) and with three replications, the cultivars were placed in the main plot, dipping with gibberellin in the sub-plot, and spraying with CPPU in the sub-sub plot. The results shows that dipping with gibberellin makes significant differences in the leaves number and percentage of seeding that gave (158.98 plant leaf −1 and 7.21%) respectively. As for spraying with CPPU, it was superior in terms of the leaves number, the number of unmarketable tubers, the percentage of seedig and the percentage of protein, and the values were given (157.39 Plant leaf −1 , 2.88 Tuber plant −1 , 7.24%, and 6.59%) respectively. As for cultivars, the cultivar Laperla excelled in the following characteristics (the leaves number, the ratio of root weight to the weight of vegetative growth, and the percentage of seeding at harvest). The values were (203.05 plant leaf −1 , 31.70%, and 5.59%), respectively. As for the double and triple interactions between the treatments, the increase was significant for all the traits taken for the study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».