Soil and Plant Response to MSW Compost Applications on Lowbush Blueberry Fields in 2000 and 2001
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Field experiments were initiated in May 1999 to investigate the application of municipal solid waste (MSW) compost to low-bush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) fields. Three sites were selected: Debert, NS (Truro sandy loam) and two sites near Musquodoboit, NS (both Rawdon gravely loamy sands). Treatments at each site consisted of a randomized complete block design with six treatments (Control [no fertilizer], NK fertilizer, NPK fertilizer, and three rates of MSW compost) blocked four times. Compost treatments provided the equivalent of 100, 200, and 400 kg ha−1 of total N, respectively. The experimental objectives were to evaluate soil and plant response to the compost and to determine whether the organic amendment could be used as an alternative to chemical fertilizers. Yield, soil fertility, and plant nutrients were evaluated in blueberry leaf tissue and fruit over two years. The MSW compost had a strong (K) and a mild effect (P, Ca, Mg, S, Cu, Zn) on extractable soil nutrients, while a strong effect (Mn) and a mild effect (N, K) was observed on leaf tissue nutrients. The fruit yield was not affected by the treatments. Therefore, the compost treatments provided equivalent amounts of plant essential nutrients without negatively influencing trace element absorption.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».