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Enregistrement W2090775435 · doi:10.4141/p04-093

Is phosphorus fertilization necessary for watermelon production on high phosphorus soils?

2006· article· en· W2090775435 sur OpenAlexvenueno aff
S. Geleta, Christopher H. Briand, Harry E. Womack, Russell B. Brinsfield, F. Ron Mulford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitrullus lanatusAgronomyPhosphorusFertilizerEnvironmental scienceCover cropSoil waterCropLoamNutrientCrop yieldHuman fertilizationSoil fertilityMathematicsBiologyHorticultureChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient loading has created water quality problems in the Chesapeake Bay watershed of the United States. This study was designed to examine if a high yield of quality watermelon [Citrullus lanatus (Thunb.) Matsum. & Nakai] can be produced with reduced phosphorus (P) fertilizer inputs and the use of a preceding cover crop on high P soils of the Eastern Shore of Maryland. Watermelon was planted on a Norfolk soil (fine loamy, siliceous, thermic type kandiudults) in a split plot design, with four replications. The main plot treatments were cover crops (rye versus no cover) and the sub-plot treatments were five different P-fertilizer rates ranging from 0 to 60 kg P ha-1, at 15 kg ha-1 increments. Following harvest, all P fertility regimes left behind “excessive” P levels based on soil tests. The addition of P-fertilizer to these soils was unnecessary for the production of a high yield of marketable quality watermelons. In two of three sites, the use of cover crops preceding the watermelon crop increased yields and fruit size. Use of a rye cover crop and reduced P-fertilizer inputs could have a positive environmental impact by reducing the risk of P over-loading without negatively impacting watermelon yield and quality. Key words: Watermelon quality, phosphorus-reduction, rye cover crop, phosphorus loading

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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