Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was organized on sandy soil (TypicTorriorthent) at a private vine yard (Agrofarms) at South El-Tahrer Province, El-Behiera Governorate, Egypt during 2015/2016, to establish the adequate ranges for some nutrients (N, P, K, Ca, Mg and Cl) through DRIS method under different Kfertilizers combination ratios.Fertigation was applied at the following twelve mixing ratios of potassium chloride (60 % K2O) K-KCl, potassium nitrate (46 % K2O) K-KNO3 and potassium sulfate (50 % K2O) K-K2SO4: (100 / 0 / 0), (75 / 25 / 0), (50 / 50 / 0), (25 / 75 / 0), (0 / 100 / 0), (0 / 75 / 25), (0 / 50 / 50), (0 / 25 / 75), (0 / 0 / 100), (25 / 0 / 75), (50 / 0 / 50) and (75 / 0 / 25) relative to 100 that equal to the total K requirement during growth stage (160 unit).The results showed that the lowest Nutrient Balance Index (NBI) was listed from blending treatments 0 % KCl + 50 % KNO3 + 50 % K2SO4, 25 % KCl + 75 % KNO3 + 0 % K2SO4, 0 % KCl + 25 % KNO3 + 75 % K2SO4 and 50 % KCl + 50 % KNO3 + 0 % K2SO4 were attained 25.90, 30.23, 30.56 and 33.13, respectively; these treatments achieved high quantity of grape yield which were 12.5, 11.0, 9.66 and 9.54 ton fed-1, respectively.The sufficient ranges for N, P, K, Ca, Mg and Cl were 0.97 to 0.86, 0.27 to 0.20, 2.81 to 2.11, 2.81 to 2.11, 1.05 to 0.77, 0.69 to 0.53 and 0.66 to 0.34 %, respectively.Whereas the deficient values of N, P, K, Ca, Mg and Cl when the concentration of these nutrients are less than 0.80, 0.16, 1.75, 0.64, 0.45 and 0.19 %, respectively.
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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 | 0,000 | 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) | 1,000 | 0,996 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».