Combinations of cover crop mixtures and bio-waste composts enhance biomass production and nutrients accumulation: a greenhouse study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improved farming practices are needed to produce more food in a sustainable way. This study assessed 12 combinations of cover crop mixtures and amendment treatments and their effects on shoot and root dry (matter (DM) weights, nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) uptakes in plants, Mehlich-3 extractable P (P M3 ) and K (K M3 ). Shoot and root DM weights were increased by 30–63% with combinations of clover-based cover crop mixtures and 65 Mg ha −1 of municipal solid food waste (MSFW) compared with synthetic fertilizer. The combination of clover-based cover crop mixtures with MSFW increased N uptake by 38 and 30%, P uptake by 57 and 40% and K uptake by 77 and 77% compared with fertilized and unfertilized treatments, respectively. The combination of vetch-based cover crop mixtures with MSFW had no effect on N uptake, but increased P uptake on average by 43%, and K uptake on average by 11% compared with fertilized and unfertilized treatments. The highest soil P M3 and K M3 values were obtained with additions of MSFW, while the lowest were obtained with synthetic fertilizer indicating that the amount of P and K added with MSFW were greater than cover crop needs. Combining cover crop mixtures and MSFW at levels recommended for N fertilization allows meeting cover crops’ nutrient needs and increases biomass inputs to agricultural soils, but long-term monitoring of soil P is required to limit potential P build-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».