Assessment of Wool Waste and Hair Waste as Soil Amendment and Nutrient Source
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A field and two container experiments were conducted to assess uncomposted wool and hair wastes as a nutrient source for crops and to evaluate their potential to improve soil biological and chemical properties. Overall, addition of wool or hair waste to soil increased yields of basil (Ocimum basilicum L. 'Trakia'), thorn apple (Datura innoxia Mill. 'Inka'), peppermint (Mentha x piperita L. 'Black Mitchum'), and garden sage (Salvia officinalis L. 'Desislava'), increased NH(4)-N and NO(3)-N in soil, increased total N (and protein) content in plant tissue, stimulated soil microbial biomass, and decreased mycorrhizae colonization of plant roots of thorn apple but not in basil. Wool and hair waste additions to soil altered slightly the content and composition of plant secondary metabolites (essential oils or alkaloids); however, overall the constituents remained within the "typical" range for the respective crops. Scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray (EDX) analysis demonstrated that wool and hair wastes decompose slowly under field or greenhouse conditions, and act as a slow release S, N, P, and K fertilizer. These results, along with the measured concentrations of NO(3)-N in soil at harvest, suggest that the addition of wool or hair waste of only 3.3 g kg(-1) of soil may support two to five harvests or crops under greenhouse conditions and two to four field seasons in field production systems, and would improve soil biological and chemical characteristics. Further research is needed to optimize the rate of application of these waste materials to the nutrient requirements of specific crops to avoid nitrate leaching into the ground water. In addition, the effect of wool and hair waste on other environmental end points should also be further investigated before specific recommendations for growers are provided.
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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 découle