Determining the Optimal Plant Spacing for Cotton Varieties to Enhance the Growth and Yield of Cotton Under HDPS in Karaikal Region.
Notice bibliographique
Résumé
Cotton has now become well-known and grown all throughout the world and all the states of India. India's seed cotton production per unit area is still significantly lower than that of several other cotton-growing countries throughout the world. Two of the most prominent factors leading to the country's low cotton crop productivity are a lack of plant population and the use of low-potential cultivars. it is important to investigate new strategies for cotton production. In April 2020, a field experiment was conducted to study the effect of different plant varieties and spacing on the growth and yield of compact-type cotton. The experiment followed a split-plot design with three replications, with four levels of cotton varieties (Suraj, Supriya, CO 15 and CO 17) in the main plots and seven levels of plant spacing (60 cm x 10 cm, 60 cm x 15 cm, 80 cm x 10 cm, 80 cm x 15 cm, 100 cm x 10 cm, 100 cm x 15 cm, and 75 cm x 30 cm) in the subplots. The results revealed that cotton crop growth such as plant height, leaf area index and dry matter production, was higher in CO 17 than in other varieties. Compared to the yield and yield component variety CO 17 recorded higher seed cotton yield with more bolls per plant and highest boll weight than others. Results revealed that the higher plant spacing of 1,66,666 plants (60 x 10 cm) observed significant maximum plant height. In contrast, the 100 x 10 cm plant spacing recorded the highest growth contributing characteristics, such as leaf area index and dry matter production. 100 x 10 cm spacing has recorded a significantly higher number of bolls per plant; the highest single boll weight and maximum seed cotton yield were recorded. Among the interaction varieties, CO 17 with a 100 x 10 cm plant spacing registered the highest leaf area index and dry matter production in growth, considering yield and yield parameters, recorded higher seed cotton yield, higher number of bolls per plant and boll weight during the cropping period.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».