Changes in Maize (Zea mays L.) Performance and Nutrients Content with the Application of Poultry Manure, Municipal Solid Waste and Ash Composts
Notice bibliographique
Résumé
This research was carried out at the Teaching and Research Farm of the University of Uyo, Nigeria to study the effect of applying compost made from poultry manure, municipal waste and ash on maize growth and yield. The composting of the organic wastes was done using a dry weight ratio of 3:1:0.5 of poultry manure, municipal solid waste (sorted) and ash, respectively. The finished compost was applied to the maize in polythene bags at the rates of 0, 10, 20 and 40 t ha-1. Each of these treatments was replicated four times. Eight maize seeds were planted per bag for six weeks during which soil samples were collected. Standard laboratory analysis was carried out on experimental soil, compost and maize plants samples. The mean plant height, root length and number of roots of maize planted on the control (soil only) were significantly (P<0.05) lower than those on all the compost fertilized treatments from 14 to 42 days after planting (DAP). Dry matter (%) of maize plant at 42 DAP indicated significant differences (P < 0.05) among all the treatments. Among the micronutrients Cr was not detected, Cd maintained a constant level of 2.60 mg kg-1 in both compost fertilized and unfertilized maize plants, while Fe, Mn and Co were found in lower amounts in plants fertilized with compost than in the soil only. Maize plants fertilized with various compost treatments performed better than those planted on soil only due to enhancement by the organic matter and various nutrients contained in the composts.
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 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 ».