(164) The Influence of Mulch Applications on Vegetation Dynamics in Organically Managed Highbush Blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Within-row weed management of highbush blueberry ( Vaccinium corymbosum L.) is reliant upon herbicide applications. However, in organic production, herbicides are typically not permitted and alternative methods must be used. The impact of thick (25-cm) mulch applications on weed pressure in an organic production system was initiated at a commercial operation in Nova Scotia, Canada, during 2005. A split-plot experimental design was used with five blocks (replications), six treatments, and five plants per split plot (cv. Duke). The whole-plot factor consisted of mulch/fertility treatments and included: i) control (no amendment); ii) ammonium sulphate fertilizer (30 kg·ha -1 N); iii) pelletized poultry manure (60 kg·ha -1 N); iv) pine needles (80 t·ha -1 ); v) horse manure and sawdust compost (550 t·ha -1 ); and vi) seafood waste compost (360 t·ha -1 ). The split-plot factor consisted of level of hand weeding (–/+). Weed control was assessed by sampling percent ground cover and weed shoot biomass in three 0.25-m 2 quadrats in nonweeded subplots. Blueberry leaf N content, plant canopy volume, and berry yield (fresh weight and number) were recorded. The manure/sawdust compost and pine needle treatments had the lowest weed biomass and percent ground cover values, thereby providing the best weed control. Weed shoot biomass, blueberry leaf N, plant canopy volume, and berry yield were greatest in the seafood waste compost treatment. Results from this preliminary study indicate the potential of using these groundcover treatments to improve organic cultural management practices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».