‘Effective Micro-organisms’ (EM): An Effective Plant Strengthening Agent for Tomatoes in Protected Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
The effect of treating organically grown tomato plants with Effective Micro-organisms (EM) combined with a stone dust-suspension (EM treatment) was tested in a pot experiment in a foliar tunnel at the University of Natural Resources and Life Sciences Vienna. In the EM treatment, the irrigation water was amended with EMa® and plants were treated with EM-stone dust-suspension. In the control treatment, tap water was used instead. In the EM treatment, bokashi, wheat bran fermented with EMa®, was additionally added to the planting substrate in both years. Only in 2007, the equivalent amount of wheat bran, composted without EMa® addition, was added to the substrate in the control as well. Inorganic N contents of the substrate were lower in the control in 2006, but increased when wheat bran compost was added in 2007. N mineralization at later stages of the experiment was higher in the EM treatment in 2007. Microbial biomass in the substrate was enhanced in both years. Total yield was higher and the number of fruits damaged by blossom-end rot was reduced in the EM-treated plants in 2007. The percentage of fruits in the best quality class was significantly higher in the EM treatment in both years. N, P and K contents in tomato leaves of the EM treatment were reduced, whereas the Fe content was higher. A more even N supply to the plants in the EM treatment, combined with the effect of a direct stone dust-application onto the plants, clearly increased plant yield and fostered plant health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».