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Enregistrement W2042897710 · doi:10.1080/09064710600768277

Assessment of seafood processing wastes as alternative sources of Selenium in plant production

2006· article· en· W2042897710 sur OpenAlexaff
Trine A. Sogn, Espen Govasmark, Susanne Eich‐Greatorex, Anne Falk-Øgaard, John Macleod

Notice bibliographique

RevueActa Agriculturae Scandinavica Section B - Soil & Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaching (pedology)FertilizerSeleniumEnvironmental scienceGreenhouseAgricultureAgronomyCropSoil waterChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In some parts of the world, the soil selenium (Se) content is too low to ensure the Se level recommended for human or animal consumption in the crops produced. In order to secure a desired concentration of Se in crops, Se has been applied as mineral fertilizer to agricultural fields. Since only a minor part of the inorganic Se applied is utilized by plants and small increases in Se concentrations in, e.g., drinking water, may be toxic, the method is somewhat controversial. As an alternative to Se-enriched mineral fertilizer, different seafood-processing wastes have been examined as a source for Se in crop production. Both in greenhouse pot experiments and field trials the Se in seafood waste was not plant-available during the first growing season. There was no significant difference between the Se concentration in wheat growing in soil without added Se and in soil receiving Se from seafood waste in amounts ranging from 0.9 to 9 g ha−1. Neither was any residual effect of Se in seafood waste seen during a second year growth period. Thus, seafood-processing waste cannot be regarded as a potential source of Se in crop production. Possible mobilization of formerly applied Se, as seafood-processing waste or Se enriched mineral fertilizer due to changes in soil redox conditions were examined in a leaching experiment. The mobility of formerly applied Se was generally very low, but the results indicated that under permanently wet soil conditions leaching of Se may occur in plant dormant periods in soils with low organic matter content and high pH.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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