Effect of Foliar Application of Plant Growth Regulators on Growth, Flowering and Yield of Tomato (Lycopersicon Esculentum l.) Under Protected Condition
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was carried out under greenhouse to assess the performance of tomato cv. Srijana as influenced by sole application of GA3 and NAA during the summer season of 2021–2022 at the horticulture farm of the school of agriculture, Tikapur, Kailali, Nepal. The seven different treatments consisted of two plant growth regulators each having three concentrations was used viz., T1 (GA3 @ 25 ppm), T2 (GA3 @ 50 ppm), T3 (GA3 @ 75 ppm), T4 (NAA @ 20 ppm), T5 (NAA @ 40 ppm), T6 (NAA @ 60 ppm) and T7 (Control: water spray). Treatments were replicated thrice in the single factorial randomized complete block design (RCBD). Max/min, temperature/humidity was measured 30 °C/13 °C, 87%/60%. The results revealed that the treatment T1 (GA3 25 ppm) had a significant effect on growth and flowering parameters mainly plant height, leaf length, leaf width, leaf area meter, number of flower clusters per plant, number of clusters per plant, number of flower per cluster, number of fruit per cluster, number of fruit per plant and number of fruit set per plant. Similarly, a significantly higher yield (60.83 ton/ha) of tomato was attained with GA3 @ 25 ppm. It could be suggested that the production of tomatoes could be improved by the sole application of GA3 @ 20 ppm under the controlled condition of Kailali, Nepal.
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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) | 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 ».