ẢNH HƯỞNG CỦA TỶ LỆ PHÂN NPK TRONG GIAI ĐOẠN PHÁT TRIỂN TRÁI ĐẾN NĂNG SUẤT VÀ HIỆN TƯỢNG RỐI LOẠN SINH LÝ CƠM TRÁI SẦU RIÊNG MUSANG KING (Durio zibethinus Murr.) TRONG VỤ NGHỊCH XÃ TÂN BÌNH, THÀNH PHỐ CẦN THƠ
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định hiệu quả của tỷ lệ phân NPK trong giai đoạn phát triển trái đến hiện tượng rối loạn sinh lý (RLSL) sầu riêng Musang King (MK) 7 năm tuổi tại xã Tân Bình, thành phố Cần Thơ trong vụ nghịch từ tháng 2 - 8/2024. Thí nghiệm được bố trí theo thể thức khối hoàn toàn ngẫu nhiên với 6 nghiệm thức, 5 lần lặp lại, mỗi đơn vị thí nghiệm tương ứng với 1 cây. Thí nghiệm có 6 nghiệm thức là tỷ lệ phân NPK bón ở 3 thời điểm: 30, 45, 60 ngày sau khi đậu trái (NSKĐT), mỗi lần bón 1.000 g/cây. Kết quả cho thấy, tỷ lệ phân NPK bón trong giai đoạn phát triển trái có ảnh hưởng đến thành phần khối lượng trái, năng suất trái, chất lượng trái và hiện tượng RLSL sầu riêng MK. Bón phân NPK tỷ lệ đạm cao (3: 1: 1 và 2: 1: 1) vào thời điểm 30, 45 NSKĐT và tăng tỷ lệ kali (2: 1: 3) vào thời điểm 60 NSKĐT giúp tăng năng suất nhưng làm tăng tỷ lệ RLSL (23,6 - 29,6%). Ngược lại, bón phân NPK có tỷ lệ đạm cao (2: 1: 1) thời điểm 30 NSKĐT, sau đó tăng tỷ lệ kali (2: 1: 3 và 1: 1: 3) vào thời điểm 45 và 60 NSKĐT vừa có hiệu quả nâng cao năng suất, chất lượng trái đồng thời giảm hiện tượng RLSL ở sầu riêng MK. Có thể bón phân NPK cho sầu riêng MK 7 năm tuổi theo tỷ lệ 2: 1: 1 thời điểm 30 NSKĐT) tỷ lệ 2: 1: 3 thời điểm 45 NSKĐT và tỷ lệ 1: 1: 3 thời điểm 60 NSKĐT với liều lượng 1 kg/cây/lần bón để đạt năng suất, chất lượng và giảm hiện tượng RLSL trong vụ nghịch.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,266 | 0,085 |
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 ».