الرئيسية › دليل الباحثين › Sara Dahhani
Sara Dahhani
الانتماء : OCP Group (Morocco) · Fondation OCP
- 3منشورات (انتماء مغربي)
- 4مجموع المنشورات
- 38الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Sara Dahhani 3 منشور(ات) مفهرسة (2022–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «Frontiers in Sustainable Food Systems»، «Plant and Soil» و«Frontiers in Plant Science». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Grain Legume Yield Responses to Rhizobia Inoculants and Phosphorus Supplementation Under Ghana Soils: A Meta-Synthesis» (2022)، وقد استُشهد به 23 مرة. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في نيجيريا.
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
- Legume Nitrogen Fixing Symbiosis
- Agricultural Science and Fertilization
- Agronomic Practices and Intercropping Systems
- Soybean genetics and cultivation
المنشورات (3)
- Soybean yield variability and predictability from applied phosphorus sources and rhizobia inoculation in Northern Nigeria
- Soybean yield variability in Northern Ghana: Effects of rhizobia inoculation, P application, and soil exchangeable Mg content
- Grain Legume Yield Responses to Rhizobia Inoculants and Phosphorus Supplementation Under Ghana Soils: A Meta-Synthesis
مجلات النشر
- Frontiers in Sustainable Food Systems × 1
- Plant and Soil × 1
- Frontiers in Plant Science × 1
المنشورات حسب السنة
- 20242
- 20221
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Mohammed VI Polytechnique · Cadi Ayyad University · Bayero University Kano
بلدان المؤلفين المشاركين : نيجيريا
المؤلفون المشاركون
- Alfred Balenor Buernor
- Muhammad Rabiu Kabiru
- Martin Jemo
- Mohamed Hafidi
- Anas Raklami
- Francis B.T. Silatsa
- Mohamed Hafidi
- Anis Bouraqqadi
- Yedir Ouhdouch
- Noura Bechtaoui
- Bouchra Chaouni
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.