Evaluating the Impact of S8 Matrix Nutrition on Quantitative Traits of New Potato Cultivars Under Water Stress
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to enhance the tuber yield of potato (Solanum tuberosum) cultivars using a sulfonated silicon nutrient solution enriched with additional nutrition, referred to as S8 Matrix. The research also sought to identify the most effective application method for this nutrient solution under both water deficit stress and normal irrigation conditions. The experiment was conducted over two years (2022 and 2023) at the Ardabil Potato Research Station, utilizing a split factorial design based on a randomized complete block design with three replications. The main experimental factors included irrigation levels (100%, 75%, and 50% of the plant available water), foliar application of the nutrient solution at four plant growth stages, and three potato cultivars (Agria, Rona, and Takta). Key traits such as plant height, number of main stems per plant, tuber number, tuber weight per plant, tuber yield, and water use efficiency were evaluated. Analysis of variance revealed significant differences among irrigation levels, nutrient solution treatments, and cultivars, as well as their interactions. Foliar spraying with the sulfonated silicon nutrient solution containing S8 Matrix (at a concentration of 3 liters per 1,000 liters of water) during the flowering, tuber formation, and tuber bulking stages notably improved tuber yield and water use efficiency, with the Takta cultivar demonstrating the highest performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».