The effects of bulk, biologic and nano-form fertilizers on Zea mays growth under irrigated circumstances
Notice bibliographique
Résumé
In practical plant biology, nanotechnology has involvements on every step of cropping, such as early growing, maintenance, harvesting and post harvesting and it has caused remarkable changes in findings solutions for facing problems. A trial was done to study the effects of different fertilizers on maize performance. The trial compared NPK bulk fertilizer, synthetic nano-sized fertilizers (boron, zinc, and complete), and biological fertilizers. Analyzing the data through principal component (PC) analysis indicated that the PC1 and PC2 explained for 56 and 27% of the variability in the dataset. Synthetic nano-zinc and nano-boron emerged as the most promising fertilizers, showcasing superior performance in terms of yield performance and yield components. A vector-tool biplot highlighted a robust positively correlation between chlorophyll content and straw yield, along with similar trends in grain yield and number of kernels per ear. Conventional bulk fertilizer (NPK) showed relatively lower efficiency across most evaluated traits. Based on ideal trait biplot, biological yield and stem diameter exhibited similar properties like to ideal trait, while oil percentage and hundred grain weight demonstrated unfavorable performance across treatments. This analysis underscores the efficacy of the treatment × trait biplot in elucidating relationships among traits and facilitating visual comparisons between different fertilizers. Overall, the findings underscore the significant enhancement of various maize cultivation traits through the application of synthetic nano-zinc and boron fertilizers, particularly in full irrigation condition. Article history: Received 15 March 2024; Revised 16 December 2024; Accepted 5 May 2025; Available online 25 June 2025
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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) | 0,001 | 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 ».