Are compost teas an effective nutrient amendment in the cultivation of strawberries? Soil and plant tissue effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Compost teas are purported to serve as an effective source of nutrients; however, there is little scientific evidence to support or refute this claim. Compost tea infusions made with municipal solid waste compost and ruminant compost were used as amendments for strawberry cultivation and their efficacy was compared to municipal solid waste (MSW) compost, ruminant compost, and fertilizer amendments. A variety of parameters were examined including the nutrient, micronutrient and metal concentrations of soil and leaf tissue, pH, total soil carbon and nitrogen, and mineralized nitrogen. RESULTS: Compost tea treatments provided similar amounts of most macro‐ and micronutrients compared to MSW compost, ruminant compost, and fertilizer treatments and subsequently to strawberry plants. The MSW compost added significantly greater amounts of Ca, Na, and S to soil with increased plant uptake while the ruminant compost treatment plots had significantly greater available soil P. The compost and fertilizer treatments also provided greater amounts of K to soil compared to the compost tea treatments. CONCLUSIONS: In a 2 year study, non‐aerated compost teas were effective nutrient amendments for strawberries compared to ruminant and MSW compost, and inorganic fertilizers. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».