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Enregistrement W2093249775 · doi:10.1080/1065657x.2000.10701747

Relationship of Soluble Salts Content in MSW Compost Media and Rooting of Evergreen Cuttings

2000· article· en· W2093249775 sur OpenAlexaff
Calvin Chong

Notice bibliographique

RevueCompost Science & Utilization · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerliteCuttingCompostHorticultureBotanyPeatEvergreenGreen wasteBiologyChemistryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal solid waste (MSW) compost media with various levels of soluble salts were used for rooting stem cuttings of nine evergreen landscape shrubs: Buxus sempervirens L. ‘Green Gem’; Juniperus chinensis L. ‘Hetzii; J. chinensis ‘Mint Julep’; J. chinensis ‘Pfitzeriana Aurea’; J. horizontalis Moench ‘Bar Harbor’; J. horizontalis ‘Blue Chip’; J. sabina L. ‘Blue Danube’; Taxus x media Rehd. ‘Densiformis’; and Thuja occidentalis L. Rooting occurred during the winter in greenhouse compartments supplied with bottom-heated benches filled with 100% sphagnum peat or 100% perlite, or peat or perlite mixed with 15, 30, 45, 60 or 75% by volume of MSW compost. The electrical conductivity (salt) levels were similar in MSW compost with peat or with perlite (range, 0.05-0.60 dS·m−1 with 0-75% compost) and positively correlated with levels of MSW (r = 0.88, P≤0.001). With few exceptions, cuttings rooted similarly in MSW with peat or perlite. Depending on taxa, increasing salt levels had various degrees of diminutive, neutral, and enhancing effect on rooting response, expressed in terms of percent rooting, root number per cutting, and root length (longest root per cutting). Four taxa (J. horizontalis ‘Bar Harbor’ and ‘Blue Chip’, J. sabina ‘Blue Danube’, and T. occidentalis) were tolerant of the salt levels tested (positively influenced or unaffected). The other five taxa were intolerant (adversely affected).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations12
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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