Differential growth and yield by canola (<i>Brassica napus</i> L.) and wheat (<i>Triticum aestivum</i> L.) arising from alterations in chemical properties of sandy soils due to additions of fly ash
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for field trials on testing agronomic potential of coal fly ash to engender routine use of this technology. Two field trials were undertaken with alkaline and acidic fly ashes supplied at between 3 and 6 Mg ha⁻¹ to acidic soils and sown to wheat and canola at Richmond (Eastern Australia) and to wheat only at Merredin (Western Australia). RESULTS: Ash addition marginally (P< 0.10) raised the pH in the top soil layers at both sites. The exceptionally dry season at both sites constrained yields and thwarted any likelihood of gaining yield benefits from ash-induced improvements in soil conditions. Yield improvements due to ash addition were absent at Merredin and only marginal at Richmond, where no elevated accumulation of B, Mo, Se, P or S in either the straw or seeds of wheat was observed; canola increased accumulation of Mo and Se in its shoot with acidic fly ash, but it was well below phyto toxic levels. Simulations of wheat using APSIM at Richmond over a 100-year period (1909-2008) predicted yield increases in 52% of years with addition of ash at 3.0 Mg ha⁻¹ compared with 24% of years with addition of ash at 6.0 Mg ha⁻¹. The simulated yield increases did not exceed 40% over the control with addition of 6 Mg ha⁻¹ ash, but was between 40% and 50% with an addition rate of 3 Mg ha⁻¹. CONCLUSION: We found no evidence of phytotoxicity in either crop in this unusually dry year and there is still a need for further field assessment in years with favourable rainfall to enable development of clear recommendations on fly ash rates for optimum yield benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».