Nutrient Dynamics in Wetland Organic Vegetable Production Systems in Eastern Zambia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine effects of organic inputs on vegetable crops and on a subsequent maize crop grown in wetlands. The following treatments were applied to cabbage (Brassica oleracea) and onion (Allium cepa) crops: Gliricidia sepium (Gliricidia) biomass (8 t ha-1), Gliricidia biomass (12 t ha-1), cattle manure (10 t ha-1) with half recommended fertilizer rate, and recommended fertilizer rate (800 kg ha-1 basal dressing and 250 kg ha-1 top dressing fertilizer). The residual effect of the treatments was tested on a subsequent maize crop. The soil at the sites had low organic matter content (average 2%) and it was acidic (average pH 4.4). Soil inorganic N increased significantly from 11 mg kg-1 in the unfertilized crop to 22 mg kg-1 in the Gliricidia treatments after cabbage, and from 10.3 mg kg-1 to 37.2 mg kg-1 after the onion crop. There were significant differences (P<0.05) in onion and cabbage yields and in subsequent maize yield in both cabbage and onion plots. This study concluded that the application of high quality Gliricidia prunings lead to rapid release of N and higher vegetable yields. However, there is a high amount of residual N that can be leached.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».