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Enregistrement W1820055572 · doi:10.1139/w2012-061

Microbiological community analysis of vermicompost tea and its influence on the growth of vegetables and cereals

2012· article· en· W1820055572 sur OpenAlexvenueno aff
Ines Fritz, Ingrid H. Franke‐Whittle, S. Haindl, Heribert Insam, Rudolf Braun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésVermicompostSativumRaphanusCompostAgronomyBiologyHorticultureLepidium sativumFood scienceChemistryNutrientGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vermicompost, the digestion product of organic material by earthworms, has been widely reported to have a more positive effect on plant growth and plant health than conventional compost. A study was conducted to investigate the effects of different vermicompost elutriates (aerated compost teas) on soils and plant growth. The teas were analyzed by chemical, microbiological, and molecular methods accompanied by plant growth tests at laboratory and field scale. The number of microorganisms in the teas increased during the extraction process and was affected by substrate addition. The vermicompost tea found to increase plant growth best under laboratory tests was applied to cereals (wheat and barley) and vegetables (Raphanus sativus, Rucola selvatica, and Pisum sativum) in a field study. The results revealed no effects of tea application on plant yield; however, sensoric tests indicated an improvement in crop quality. The soils from laboratory and field studies were investigated to detect possible microbial or chemical changes. The results indicated that minor changes to the soil microbial community occurred following tea application by foliar spray in both the laboratory-scale and field-scale experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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