Nursery crop response to substrates amended with raw paper mill sludge, composted paper mill sludge and composted municipal waste
Notice bibliographique
Résumé
Silverleaf dogwood (Cornus alba L. ‘Argenteo-marginata’), forsythia (Forsythia × intermedia Zab. ‘Lynwood Gold’), and weigela (Weigela florida Bunge A.DC. ‘Red Prince’) were grown in #2 (6-L) containers filled with 100% bark or bark mixed with 20, 40 or 60% by volume each of raw paper mill sludge (RB group), Bio Soil compost containing 100% paper mill sludge (BCB group), Waterdown compost containing 40% paper sludge, 40% chicken manure and 20% sawdust (WCB group), and municipal compost consisting of leaf and yard waste (MCB group). A fifth substrate group (MCH) consisted of 100% hemp chips or hemp chips mixed with the same rates of municipal compost. The containers were trickle-irrigated and fertilized with a controlled-release fertilizer. Regression analysis indicated that growth among the barkamended groups was highest for dogwood and forsythia with WCB, increasing dramatically and peaking at about the 40% rate (68 and 94 g plant-1 aboveground dry weight, respectively). Growth of these species was intermediate with MCB and BCB and least with RB, increasing to rates ≥ 50% in these groups. There was no significant response of dogwood to RB. Growth of weigela increased equally with WCB and MCB substrates up to about 40% (117 g plant-1), but was not influenced by varying rates of RB and BCB. With the hemp-amended MCH group, growth of all three species increased to rates ≥ 50% (62, 93, and 116 g plant-1 for dogwood, forsythia and weigela, respectively). Growth of the three species over most rates of all substrate groups was similar to, or exceeded that in 80% bark: 15% peat: 5% topsoil, a proven nursery mix. Aboveground dry weight of all three species was positively correlated with soluble salts concentrations in the substrates sampled at planting and on other sampling dates during the season. Key words: Nursery, ornamentals, waste and compost utilization
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».