Growth and Yield of Tomato Cultivated on Composted Duck Excreta Enriched Wood Shavings and Source-Separated Municipal Solid Waste
Notice bibliographique
Résumé
A greenhouse experiment was conducted to evaluate the use of growth substrates, made with duck excreta enriched wood shaving compost (DMC) and the organic fraction of source-separated municipal solid waste (MSW) compost, on the growth and yield of tomato (Lycopersicum esculentum Mill. cv. Campbell 1327). Substrate A consisted of 3:2 (W/W) proportion of DMC and MSW composts. Substrates B and C were the same as A but contained 15% (W/W ratio) of brick dust and shredded plastic, respectively. Three control substrates consisted of the commercially available peat-based substrate (Pr), an in-house sphagnum peat-based substrate (Gs), and black earth mixed with sandy loam soil (BE/S) in a 1:4 (W/W) ratio. Substrates (A, B, C) and controls received nitrogen (N), phosphate (P) and potassium (K) at equivalent rates of 780 mg/pot, 625 mg/pot, and 625 mg/pot, respectively, or were used without mineral fertilizers. Compared to the controls (Pr, Gs and BE/S), tomato plants grown on A, B, and C produced a greater total number and dry mass of fruits, with no significant differences between them. On average, total plant dry-matter biomass in substrate A, B, and C was 19% lower than that produced on Pr, but 28% greater than biomass obtained for plant grown, on Gs and BE/S. Plant height, stem diameter and chlorophyll concentrations indicate that substrates A, B, and C were particularly suitable for plant growth. Although the presence of excess N in composted substrates favoured vegetative rather than reproductive growth, the continuous supply of nutrients throughout the growing cycle, as well as the high water retention capacity that resulted in a reduced watering by 50%, suggest that substrates A, B, and C were suitable growing mixes, offering environmental and agronomic advantages.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».