Ha kapcsolatba szeretne lépni a Tudóstér adminisztrátoraival, kérjük töltse ki az alábbi űrlapot, vagy küldjön e-mailt a publikacioklib.unideb.hu címre.
Bejelentkezés
A Tudóstér funkcióinak nagy része bejelentkezés nélkül is elérhető. Bejelentkezésre az alábbi műveletekhez van szükség:
Arshad, S.,
Kazmi, J. H.,
Javed, M. G.,
Mohammed, S.:
Applicability of machine learning techniques in predicting wheat yield based on remote sensing and climate data in Pakistan, South Asia.
Eur. J. Agron. 147, 1-19, (cikkazonosító: 126837), 2023.
Hadászi, L.,
Kiss, U. K.,
Nagy, L.,
Kecskés, I.,
Veres, S.:
A szemes cirok, mint potenciális gyomnövény.
In: Növény és környezet - A debreceni tartamkísérletek 40 éve - Szántóföldi tartamkísérletek eredményeinek hasznosítása a gyakorlatban, üzemmérettől függetlenül. Szerk.: Kakuszi-Széles Adrienn, Debreceni Egyetem, MÉK, Fölhasznosítási, Műszaki és Precíziós Technológiai Intézet, Debrecen, 21, 2023. ISBN: 9789634905400
Kecskés, I.,
Nagy, J.,
Kiss, U. K.,
Sojnóczki, I.,
Csótó, A.:
Innovatív technológiák alkalmazhatósága precíziós szántóföldi növényvédelmi kísérletekben.
In: 28. Tiszántúli Növényvédelmi Fórum/10th International Plant Protection Symposium at University of Debrecen: Program - Programme. Szerk.: Tarcali Gábor, Biró Györgyi, Csüllög Kitti, Növényvédelem Oktatásának Fejlesztéséért Alapítvány (NOFA), Debrecen, 118-119, 2023.
Sojnóczki, I.,
Kecskés, I.,
Hadászi, L.,
Nagy, J.:
Precíziós kukorica vetéstechnológia legújabb megoldásainak hatása a növényállományra és a termésre.
In: Növény és környezet - A debreceni tartamkísérletek 40 éve - Szántóföldi tartamkísérletek eredményeinek hasznosítása a gyakorlatban, üzemmérettől függetlenül. Szerk.: Kakuszi-Széles Adrienn, Debreceni Egyetem, MÉK, Fölhasznosítási, Műszaki és Precíziós Technológiai Intézet, Debrecen, 56, 2023. ISBN: 9789634905400
