Сравнително изпитване на биопрепарати, съдържащи хумусни субстанции, при царевични хибриди
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments on maize hybrids Kn 435, Kn 509, and Kn M625 with humus substances took place in the Maize Research Institute in Knezha in 2008-2009. The following specialty fertilizers, produced by Advanced Nutrients Itd — Canada and ROMB Ild — Bulgaria were used: Plantagra™ (PL), B-52™, MOTHER EARTH SUPER ТЕА BLOOM™ (ME), and Nirvana™ (Nir). The fertilizers were administered by foliar feeding in the 8-10 leaf phase. Them rate of introduction was 50 ml/ha for each iteration. Two additional fertilizer rates were tested оп Kn 435 — 80 ml/dа and 120 ml/da. The results show that treating with B-52 increases yield of hybrid Kn 435 by 18.47%, while treatment with PL 120 ml/da increases yield by 12.27%. Similar results were obtained using Nir (12.62%). Treatment with МЕ increases yield between 3.06% аnd 8.6%. Especially clear is the trend of increasing protein content in the range of 2.27% to 18.62% оп the tested hybrids. Best results for increasing the protein content are obtained after treatment with Nir (29.52%). The hybrid Kn 509 responds best when treatment is done with B-52 (11.64% above the control) and shows the least increase in lipids content on 625 Kn M625 (5.8% — B-52).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».