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Enregistrement W2070438568 · doi:10.4141/cjss09013

Effects of soil limestone and foliar manganese and zinc applications on field cauliflower growth and element contents

2010· article· en· W2070438568 sur OpenAlexaffvenue
C. G. Kowalenko, Milan Ihnat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManganeseLimeZincDry matterMicronutrientChemistryNutrientPotassiumField experimentSoil waterGrowing seasonPhosphorusAgronomyOrganic matterHorticultureAnimal scienceEnvironmental scienceBiologyMetallurgySoil scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A trial was conducted in a field where a previous study suggested that a deficiency of manganese (Mn) or zinc (Zn) was created by the application of limestone, with the objective to confirm whether lime-induced deficiency is a potential problem in coastal British Columbia acidic soils. The trial involved the application and incorporation of limestone at two rates (9 and 19 Mg ha -1 ) in addition to a control with no limestone, and five foliar applications of Mn and Zn. The foliar applications included a control, Mn at two rates (2.3 and 4.5 kg ha -1 ), Zn at one rate (2.3 kg ha -1 ) and a combination of Mn and Zn, both at 2.3 kg ha -1 . The trial was conducted at the same location over seven growing seasons (1979-1985), with the cauliflower grown in five of those years. The plot was fallowed in 1981 and 1983. The limestone treatments were applied in the spring of 1979, and again in the summer of 1981, while the foliar applications were applied to the plant each cropped season. Limestone increased plant dry matter yield in three years, decreased it in one, and had no effect in the other. The micronutrient applications did not affect dry matter yield in any of the years. Chemical analyses on the plants showed that limestone increased Ca and decreased Mn and Zn concentrations. The foliar applications increased plant Mn and Zn concentrations. Limestone, but not the micronutrient, applications influenced other element concentrations, with decreased concentrations of potassium, magnesium, sodium, strontium and rubidium. Iron and copper concentrations were not influenced by limestone applications. The decreased concentrations of nutrients could not account for the yield reduction by limestone applications in the one year, since concentrations of the nutrients measured in that year were not significantly different to concentrations in years when yields were increased. Further, basal applications of nutrients (nitrogen, phosphorus, potassium, magnesium and boron) had been applied to ensure that non-treatment nutrients were not deficient. Although monthly weather conditions were similar for one year of increased yield and one year of decreased yield, the influence of weather on the variable response by the crop could not be discounted as there could have been adverse weather conditions at critical stages of plant growth. Strontium and rubidium tended to respond to limestone similar to calcium and potassium, showing that their measurements have potential to further evaluate nutrient dynamics since they have characteristics similar to calcium and potassium, respectively. This field trial showed that limestone applications had many and variable effects on the availability of numerous nutrients and associated elements on cauliflower in addition to Mn and Zn. This showed the high degree of complexity of limestone applications on acidic soils.Key words: Liming, soil pH, Ca, nutrient elements, nutrient analogs

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)0,000
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 enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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