Optimizing Foliar Iron Application: Effects of Rate and Frequency on Maize Growth, Yield and Grain Quality
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted at the Micronutrient Research Farm, Anand Agricultural University, Anand, Gujarat, India to evaluate the influence of foliar iron (Fe) application at varying rates and frequencies on the growth, yield, and quality of maize. The study comprised nine treatments arranged in a Randomized Block Design with three replications. The results revealed that foliar application of iron significantly affected cob length, the number of cobs per plant, and the grain and stover yields of maize. The treatment comprising recommended dose of fertilizer (RDF) + 0.75% FeSO4 (two sprays at 25 and 50 days after sowing (DAS)) recorded the highest grain yield (3846 kg ha-1;) and stover yield (7543 kg ha-1), showing a significant improvement over the control. The Fe and sulphur (S) content were measured in maize leaves one week after the first and second foliar sprays, and also in the grain and stover at harvest. The treatment RDF + 1.00% FeSO4 (two sprays at 25 and 50 DAS) resulted in significantly higher Fe and S content in maize leaves after both sprays. Similarly, Fe and S uptake by maize grain and stover were significantly influenced by foliar Fe application, with the highest uptake observed under the RDF + 1.00% FeSO4 (two sprays) treatment. These findings highlight the dual benefit of foliar Fe application in improving not only maize productivity but also its nutritional quality.
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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) | 0,001 | 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 ».