Use of fishpond sediment for sustainable aquaculture—agriculture farming
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was carried out in triplicate, in 1 × 1 m 2 plots using six treatments, viz.zero input control (S 0 N 0 P 0 K 0 ), fertilizer control (S 0 NPK), sediment 60 kg without fertilizer (S 60 N 0 P 0 K 0 ), sediment 60 kg with N and K (S 60 NP 0 K), sediment 120 kg without fertilizer (S 120 N 0 P 0 K 0 ) and sediment 120 kg with N and K (S 120 NP 0 K) to determine the potential of tilapia pond sediment to supply P to morning glory, and the effects on the soil aggregate stability and the bulk density.The application of 60 and 120 kg sediment plot -1 corresponds to 30% and 60% of the plot soil by weight, respectively.The study confirmed that the application of tilapia pond sediment at 30% to farm soils with supplementation of N and K, i.e. the treatment S 60 NP 0 K, provided the required amount of P to morning glory and gave fresh and dry matter yields of morning glory equal to the fertilizer control plot.Furthermore, the application of 30% sediment significantly improved the soil aggregate stability and decreased the bulk density of farm soils to favorable levels.This kind of integration would ensure long-term sustainability of both aquaculture and agriculture farming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».