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Enregistrement W2128938589 · doi:10.4141/s00-048

Long-term nitrogen, phosphorus and potassium fertilization of cassava influences soil chemical properties in North Vietnam

2001· article· en· W2128938589 sur OpenAlexvenueno aff
Hung T. Nguyen, J.J. Schoenau, K.C.J. Van Rees, Dang Duc Nguyen, Pei‐Yuan Qian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorusNutrientPotassiumNitrogenFertilizerChemistryAgronomySoil testSoil pHSoil fertilityAnimal scienceEnvironmental scienceSoil waterSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long-term effects of yearly fertilizer applications on soil chemical properties and nutrient availability are not well documented for cassava (Manihot esculenta) production in Vietnam. In 1990, research plots were established (randomized complete block design) with 12 treatments to test effects of different rates of N, P and K on soil properties in Acrisols (FAO-UNESCO Soil Classification) at Thai Nguyen University, North Vietnam. In June 1998, composite soil samples (0- to 10-cm and 10- to 20-cm depth) were collected from each plot. Nine years of N application significantly reduced the labile pools of soil inorganic P, total soil P and soil extractable K and Mg. Total soil N was only slightly increased in the 10- to 30-cm depth. Long-term applications of P significantly increased soil inorganic P fractions, but reduced concentrations and supply rates of nitrate and K. Moreover, 9 yr of K application significantly increased soil organic C (two depths), soil total N (10-30 cm) and soil extractable K in the 0- to 10-cm depth. Generally, the results show that long-term applications of mineral fertilizers in a ratio of N:P 2 O 5 :K 2 O of 2:1:2 (at the rates of 80 N:40 P 2 O 5 :80 K 2 O or 160 N:80 P 2 O 5 :160 K 2 O) are effective in maintaining the total content and availability of applied nutrients, but when applied alone are associated with decreases in other nutrients. Key words: Nitrogen, phosphorus, potassium fertilizers, cassava, ion exchange resin, soil properties

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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