Effects of Nitrogen Fertilizer Doses and Application Methods on the Yield of Syr Suluy Rice in the Kyzylorda Region
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to study the effect of doses of nitrogen fertilizers and methods of their application on the development and yield of rice plants of the Syr Suluy variety in the Kyzylorda region of the Republic of Kazakhstan.To study the effectiveness of methods for applying nitrogen fertilizers, options for their fractional application were provided at a rate of 120 kg/ha and 150 kg/ha.The ammonium nitrogen in the soil and the intensity of dry matter accumulation during the vegetation phases were analysed.The biometric parameters of rice plants were also studied, and the yield was estimated.Increasing the dose of nitrogen fertilizers led to increased accumulation of dry matter throughout the various phases of the rice vegetation.The improvement of the nitrogen regime of the soil contributed to an increase in yield by 3.29 t/ha or 85% compared to the variant without nitrogen fertilization.It was also found that with fractional application and 150 kg/ha of nitrogen fertilizer, the maximum economic profitability of 78.1% was achieved.The obtained data, which indicates the benefits of fractional application and increased doses of nitrogen fertilizers, can be used to optimize agricultural technology by refining fertilization schedules and dosages.This will aid in achieving the maximum possible and economically viable yield of rice of the Syr Suluy cultivar, ultimately improving farming practices in the Kyzylorda region of the Republic of Kazakhstan.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».