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Enregistrement W2180444284 · doi:10.24266/0738-2898-18.1.13

Flood Irrigation of Container-grown Euonymus and Thuja as Affected by Fertilizer Rate and Substrate

2000· article· en· W2180444284 sur OpenAlexaff
Glen P. Lumis, Peter Purvis, Ligita Taurins

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Horticulture · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBark (sound)PeatSphagnumFertilizerHorticultureSubstrate (aquarium)IrrigationEuonymusBotanyChemistryAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Euonymus fortunei [(Turcz.) Hand.-Mazz.] ‘Emerald Gaiety’ and Thuja occidentalis L. ‘Little Giant’ were grown outdoors in #1 (3 liter) containers for one season on waterproof, crushed stone beds flooded and drained from below the stone. Plants were grown in a bark substrate (2/3 pine bark:1/3 sphagnum peat) or a peat substrate (1/3 pine bark:2/3 sphagnum peat) with either a high or medium rate of incorporated, controlled release fertilizer [17N–2.6P–10K (Sierra 17–6–12)] [6.0 or 4.0 kg/m3 (l0.0 or 6.7 lbs/yd3)]. For both species, the high fertilizer rate resulted in less top dry weight, and higher substrate electrical conductivity (EC) and NO3-N. Foliar N levels were also higher with the higher fertilizer rate. Compared with bark, the peat substrate resulted in less top dry weight of Thuja (not Euonymus) and higher substrate EC, NO3-N and water retention, and foliar N levels. Substrate EC levels in the upper one-third [5 cm (2 in)] of the container were nearly twice those in the lower two-thirds [10 cm (4 in)], reaching 7.1 dS/m with the high fertilizer rate in peat. In comparison to plants under overhead irrigation (high fertilizer rate only), flooded plants grew as much as (Euonymus) or more (Thuja) in the bark substrate but both species grew less in the peat. Substrate EC and NO3-N with flood were either similar or lower in bark, but similar or higher in peat compared to overhead. The amount of roots and their distribution appeared similar for both types of irrigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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