Improvement of soil properties and fruit yield of native lowbush blueberry by papermill sludge addition
Notice bibliographique
Résumé
Combined primary and secondary papermill sludge (PS) is a good potential source of C and other nutrients to restore low organic matter sandy soils supporting native lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.). A 3-yr field study was conducted to compare the effect of PS with mineral fertilizers (MF) on the blueberry yield and soil chemical properties and enzyme activities of a l’Afrique sand (Humo-Ferric Podzol) in the Saguenay-Lac Saint-Jean area (Quebec, Canada). The PS was applied in the spring of the sprout year at 0, 8.5, 17 and 34 Mg ha-1 and MF was applied at 0, 13, 26 and 52 kg N ha-1. The highest fresh fruit yields were obtained at 8.5 and 17 Mg PS ha-1. The 34 Mg PS ha-1 treatment produced berry yield comparable to the control. This PS rate reduced pH, but increased inorganic N, Mehlich-3 extractable P and Mn in the 0- to 15-cm soil layer. The NO3−-N content of the 15- to 30-cm and 30- to 60-cm soil layers was also increased by PS, suggesting leaching. The MF significantly affected soil inorganic N content only at 3 wk after its application in the first year. The PS rate linearly increased the soil acid phosphatase activity in the first year. The arylsulfatase activity was also higher in PS than in MF treatment, but was severely depressed by 34 Mg PS ha-1 in the last 2 yr. This study indicated that PS, when used at low rates, improves lowbush blueberry yield and the soil enzyme activity on this low fertility sand. Key words: Papermill sludge, lowbush blueberry, soil composition, soil enzyme
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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 ».