Determination of Soil-Related Factors Controlling Initial Nipa (Nypa fruticans Wurmb.) Growth in an Abandoned Shrimp Pond
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">In an abandoned shrimp pond, the spatial variability of the height of nipa (<em>Nypa fruticans</em> Wurmb.) plants 5 years after their planting was evaluated to elucidate the determining factors for height. Soil properties were evaluated in 20 points in an area of 0.48 ha. Physical (e.g., hardness, water content) and chemical (e.g., pH and EC) properties were determined using surface soil samples collected at each point. Nipa height was moderately variable, showing a CV value of 31.2%. Soil conditions were considered to affect nipa height; therefore, principal component analysis (PCA) was conducted to elucidate the relationships among soil properties. As a result, three factors were extracted. PC1 correlated positively with relative ground level and Eh, and negatively with moisture. Because these properties were closely related to topography, PC1 was referred to as the topography factor. PC3 showed the second important contribution, a high K content contributed to a large nipa height. Multivariate analysis was also performed to examine the spatial property of nipa height (H), and as a result, the following equation was obtained: H = 423.94 - 0.39 x PC1 - 0.57 x PC3 (r<sup>2</sup>=0.53). Results of this study indicate that 53% of nipa height variation was explained by soil properties, which is larger than the nipa height variation explained solely by topography (23%). Site-specific management to regulate soil properties could be a practical strategy for nipa plantation.</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 | 0,000 |
| 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 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 ».