Nutrient Uptake and Fruit Quality of Pummelo as Influenced by Ammonium, Potassium, Magnesium, Zinc Application
Notice bibliographique
Résumé
<p>Pummelo-growing soils in southern Thailand are usually low concentrations of potassium, calcium, magnesium and zinc; therefore, the roles of these elements are essential and their effects on nutrient uptake and fruit quality that should be considered in this area in current and future pummelo orchard. The study was carried out during 2013 to 2014 production year on a 17 year pummelo (<em>Citrus maxima</em> Merr.). The objective of the study was to examine the effects of ammonium (NH<sub>4</sub>), potassium (K), magnesium (Mg) and zinc (Zn) fertilization over the farmer practice on nutrient uptake and fruit quality. The experiment comprised of 5 treatments; apply all, not apply NH<sub>4</sub>, not apply K, not apply Mg and farmer practice. Application of fertilizer increased N, Ca and Mg concentrations in the leaves, but K and Zn concentrations in leaves decreased after application. However, their concentrations were in optimum ranges. High K/Ca, K/Mg mole ratios and low exchangeable Mg in soil positively affected on K uptake. Low Ca/Mg mole ratio and low exchangeable Ca in soil negatively affected on Ca uptake. The TSS and TSS/TA tended to decline when the treatments were not applied K-fertilizer. The fruit qualities were greater in the treatments with K/Ca, K/Mg and Ca/Mg mole ratios in soil were 0.23 to 0.27, 0.63 to 0.71 and 2.35 to 3.08, respectively. This study showed that K and Zn still required for pummelo growing in this soil.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».