CPPU and salicylic acid application improved fruit retention, yield, and fruit quality of mango cv. Dusehri
Notice bibliographique
Résumé
The present investigation was aimed at assessing the efficacy of N1-(2-chloro-4-pyridyl)-N3-phenylurea (CPPU) and salicylic acid on fruit retention, yield, and quality of mango cv. Dusehri. The research was carried out at the Department of Fruit Science, Punjab Agricultural University, Ludhiana, India. The experiment was conducted simultaneously at two different locations for two cropping seasons during 2019–20 and 2020–21. Fruit retention enhancing treatments of 2,4-Dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) (@20 ppm), CPPU (@5, 10, and 15 ppm), and salicylic acid (@100, 200, and 300 ppm) were applied at pea stage of fruit growth. Experimental plants were observed for various reproductive, yield, and fruit quality parameters. The results indicated that foliar application of CPPU (T6-CPPU @10 ppm) significantly enhanced fruit retention during marble and harvest stages at both locations in both seasons. The novel growth hormone also improved fruit yield, fruit weight, and fruit quality in mango cv. Dusehri. Foliar applied salicylic acid recorded intermediate values for observed parameters. Therefore, foliar application of CPPU can be considered as a better alternative to 2,4-D for fruit drop management of mango.
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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 | 0,001 |
| 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 ».