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Enregistrement W4386774298 · doi:10.18280/ijdne.180415

Enhancing Alfalfa Productivity with Tuber: Associated and Cellulolytic Bacteria in the Aral Sea Region

2023· article· en· W4386774298 sur OpenAlexvenueno aff
Aueskhan Asenov, Damezhan Sadykova, Amantai Kunakbayev, Marzhan Iliyaskyzy, Ainur Rizbekova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityBacteriaBiologyAgronomyEnvironmental scienceBiotechnologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancement of soil fertility and yield via application of microbial preparations to increase alfalfa productivity presents a potential sustainable approach to mitigate famine through augmentation of protein-rich food supplies.This study investigates the influence of active strains of tuber-associated and cellulolytic bacteria on alfalfa productivity using traditional microbiological and agronomical methodologies.Varied strains of Sinorhizobium meliloti bacteria, in combination with cellulolytic bacteria and mineral fertilizers, were tested on alfalfa plants.Multiple replicates for each treatment were conducted, inclusive of a control group without bacterial application.A significant increase in the germination rate of alfalfa seeds, ranging between 80-90%, was observed following the application of microbial preparations based on cellulolytic bacteria.Variant 4 W (CLB+ Sinorhizobium meliloti IMVZH5-1) exhibited a higher density of plants per square meter (1205 pieces).When employing this preparation, the amount of green matter was 47 C/ha, the production of alfalfa was 3 C/ha higher, and the seedling absorption rate was 11.1% higher compared to the control group.The biggest contribution to the rise in the number of inorganic nitrogen substances in the soil came from the application of CLB and ANP fertilizers.The results obtained can be used as a basis to increase the alfalfa yield in the conditions of the Kyzylorda region.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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