ВИЗНАЧЕННЯ ЕФЕКТИВНОЇ СИСТЕМИ УДОБРЕННЯ БАТАТА ( IPOMOЕA BATАTAS) ДЛЯ ІНТЕНСИВНИХ ТА ОРГАНІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ВИРОЩУВАННЯ В УМОВАХ ЛІСОСТЕПУ УКРАЇНИ
Bibliographic record
Abstract
Мета. Встановити вплив різних систем удобрення на біометричні параметри рослин протягом всього періоду вегетації, урожайність та якість бульб за вирощування в умовах Лісостепу України. Методи: польові, лабораторні та розрахунково-статистичні дослідження. Результати. Наведено результати ефективності використання різних видів добрив та мікробних препаратів в технології вирощування батату (Ipomoea batatas) в умовах Лісостепу України. Доведено позитивну дію використання мінеральних добрив на ростові процеси рослин батату, особливо в першій половині вегетації. За використання органічних добрив активне наростання листко-стебельної маси зазначається в другій половині вегетації, що, більш за все пов’язане з поступовим надходженням елементів живлення до ґрунтового розчину за повільної мінералізації органічної речовини. Максимальне наростання площі листків батату відмічається на 40–70 день після висадки розсади. В третій декаді червня на початку розгалуження пагонів батату без використання добрив сформувалась мінімальна площа листків (1,68 тис. м2/га), за використання добрив даний показник складав 2,75–4,54 тис. м2/га в залежності від видів та доз добрив для сорту батату Слобожанський рубін максимальний рівень урожйності забезпечує внесення N370P370K450 в комплексі з позакореневими підживленнями «Нутрівант плюс універсальний» (20,65 т/га), також позитивний вплив мало застосування N185P185K225, що забезпечило врожайність 18,34 т/га. Для сорту Адмірал максимальний рівень урожайності отримано за використання органічних добрив, золи та комплексу мікробних препартів (10,45 т/га). Висновки. Використання мінеральних добрив зумовлює активне наростання вегетативної та кореневої маси, площі листкового апарату рослин батату впродовж всієї вегетації батату. За використання органічних добрив зазначається інтенсивне розвинення коренів рослин в другій половині вегетації та гальмування процесів формування листо-стебельної маси. Отже, для умов Лівобережного Лісостепу України для інтенсивних технологій вирощування батату краще використовувати дозу мінеральних добрив N185P185K225, що забезпечує зростання урожайності на 19,37-19,64 т/га (12,0–24,7%). Для технологій органічного виробництва для сорту Слобожанський рубін більш ефективним є застосування перегною 20 т/га та зола 1 т/га, для сорту Адмірал – у комплексі з мікробними препаратами, що забезпечує отримання прирост урожайності бульб на рівні 9,79-10,45 т/га (30,9-39,7%) відповідно.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".