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Enregistrement W4391763356 · doi:10.53555/sfs.v10i1s.2303

Studies On Flowering, Fruiting And Yield Attributes Of SomeMango Cultivars

2023· article· en· W4391763356 sur OpenAlexvenueno aff
Jaykrishna Paul, Rajdeep Mohanta, Samarpita Roy, Sanghamitra Layek, Tanmoy Mondal, Fatik Kumar Bauri

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarYield (engineering)BiologyHorticultureAgronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experiment was carried out to study on flowering, fruiting and yield attributes of some mango cultivars at the Regional Research Station, Gayeshpur, Bidhan Chandra Krishi Viswavidyalaya, Mohanpur, West Bengal, from January 2021 to June 2022. The present study was carried out on twelve important mango cultivars namely, Golapkhas, Himsagar, Mallika, Dashehari, Amrapali, Chausa, Bombai, Alphanso, Kishanbhog, Langra, Safder Pasand and Rani Pasand available at the experimental orchard of the Regional Research Station, Gayeshpur, B.C.K.V. Nadia. The experiment was laid out in randomised block design (RBD) with three replications. Outcome of the present research wok revealed that the earliest bud bursting was noticed in Golapkhas, Rani Pasand and Kishanbhog, whereas early panicle emergence with long duration was in Golapkhas and Rani Pasand. A huge variation was observed in morphology of inflorescence among the studied cultivars of mango. The variation also observed in inflorescence position (terminal, both axillary and terminal) and inflorescence colour (yellowish green, pink, green with red patches and green) among the mango cultivars. In most of the cultivars, position of inflorescence was terminal except Amrapali and Langra where it was both terminal and axillary position. Higher per centage of hermaphrodite flowers (>25%) with lesser sex ratio (<4:1) was recorded significantly in Kishanbhog and Golapkhas. The highest fruit set was noticed in Langra (32.31%) and lowest fruit set was recorded in Himsagar (14.80%). The highest fruit drop (99.58%) was observed in Kishanbhog followed by Alphanso (99.55 %) whereas lowest (99.10%) in Himsagar. Number of fruits per plant and yield per hectare were found higher in Amrapali, Chausa and Himsagar. Considering early bud emergence, early flower opening as well as early maturity of fruit, Golapkhas and Rani Pasand are best for West Bengal. On the other hand, considering late bud emergence, late flower opening and late maturity of fruit Chausa is best. Considering the number of fruits per plant and yield per plant, Amrapali, Mallika, Himsagar and Chausa may beuseful for commercial cultivation especially in Nadia region as well as West Bengal.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,097 · 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'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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