Mixtures of paper mill sludge, wood chips, bark, and peat in substrates for pot-in-pot shade tree production
Notice bibliographique
Résumé
There is little scientific information on substrates for pot-in-pot shade tree production. The objective of this research was to examine various organic-waste-derived substrates for growing shade trees in pot-in-pot systems. Seedling whips of green ash (Fraxinus pennsylvanica Marsh.), Japanese birch [Betula platyphylla var. japonica (Miq.) Hara], and silver maple (Acer saccharinum L.) were grown for two seasons in 76-L containers. The containers were trickle irrigated and fertilized with controlled-release fertilizers. Treatments included a control nursery mix (50% by volume of pine bark:15% compost:35% topsoil) and nine other mixes classified into three groups: Group I (25, 50 or 75% bark mixed with 50, 25, or 0% wood chips, and 25% paper mill sludge); Group II (25, 50 or 75% bark; 50, 25 or 0% wood chips; and 25% peat); and Group III (25, 50 or 75% peat; 50, 25 or 0% wood chips; and 25% paper mill sludge). In both years, trunk diameters of the three species were greatest with Group III substrates, intermediate with Group II, and least with Group I. Trunk growth was positively correlated with water retention porosity, which ranged from 42 to 57%, 38 to 42%, and 20 to 27% for Groups III, II, and I, respectively. Trunk diameters of Group II and III trees were equal to, or slightly exceeded (10–12%), those of the nursery mix. The nursery mix had a water retention porosity of 49% and generally the highest content of soluble salts. The high-peat (50 and 75%) substrates marginally but consistently produced trees with the largest trunk diameters, although with birch (not the other species) shorter trees resulted as the peat content increased. Key words: In-ground containers, nursery, ornamentals, waste utilization, container culture
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».