الرئيسية › دليل الباحثين › Mohammed Mefti
Mohammed Mefti
الانتماء : École Nationale Supérieure Agronomique
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 1الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohammed Mefti 3 منشور(ات) مفهرسة (2012–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Plant Growth Regulation»، «Pakistan Journal of Botany» و«Cahiers Agricultures». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Morphological and phenological variability within seven oasis populations of perennial alfalfa (Medicago sativa L.) in hyper-arid zone of so» (2024)، وقد استُشهد به 1 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 9 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Agricultural Productivity and Crop Improvement
- Genetics and Plant Breeding
- Pasture and Agricultural Systems
- Genetic diversity and population structure
- Plant nutrient uptake and metabolism
المنشورات (3)
- Exploring nitrogen use efficiency in Algerian maize germplasm by agronomic and transcriptomic approaches
- Morphological and phenological variability within seven oasis populations of perennial alfalfa (Medicago sativa L.) in hyper-arid zone of southern Algeria
- Study of the genetic variation of tall fescue varieties using AFLP markers
مجلات النشر
- Plant Growth Regulation × 1
- Pakistan Journal of Botany × 1
- Cahiers Agricultures × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20241
- 20121
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Institut National de la Recherche Agronomique d'Algérie · University Ferhat Abbas of Setif · University of Blida
المؤلفون المشاركون
- Abdennour Benzohra
- Hamena Bouzerzour
- Abderrahmen Melouki
- El Houaria Benabdelkader
- Ali Chabouni
- Mohamed Kharsi
- Meriem Riache
- Azeddine Chemlal
- R. Issolah
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.