Effect of New Environmentally Friendly Fertilizers in a Commercial Vineyard
Notice bibliographique
Résumé
In this study the effectiveness of the environmentally friendly fertilizers AXION RED, BIO.L.A and QUATTRO to improve soil fertility and the nutrition status of vines was examined. Application of above three fertilizers increased significantly the level of organic matter, K, P, Mn and Fe in soil. AXION RED also improved the concentration of Ζn, Β, and Cu. Tissue analyses showed that the leaf P content was significantly increased in the vines treated with the fertilizers in comparison to control in 2012. The fertilizer QUATTRO increased the leaf concentrations of Fe and Mn contents in 2012. It was found that the fertilizer BIO.L.A significantly increased the leaf N content, while the fertilizer QUATTRO increased the leaf B content in 2013. Although there was no statistically difference, the leaf P, K and Fe contents were increased in vines treated with each one of the fertilizers tested.The results also showed that all fertilizers increased the fruit N content in comparison to control. The percentage of fruit rot was significantly higher on bunches treated with each one of the fertilizers tested than the untreated control. Finally, the results of this study showed that only the fertilizer QUATTRO significantly increased the bunch weight in 2012. Generally, the above fertilizers improved the nutrition status of vine plants and also improved the soil fertility. However, the increased fruit N content in the grapes treated with each one of the fertilizers increased the susceptibility of fruits to pathogens causing fruit rots and therefore growers should consider its use carefully.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».