Study on Shrimp Waste Water and Vermicompost as a Nutrient Source for Bell Peppers
Notice bibliographique
Résumé
The aquaculture industry generates significant nutrient-rich wastewater that is released into streams and rivers causing environmental concern. The objective of this controlled environment study was to evaluate the effect of waste shrimp water (SW), vermicompost (VC), at rates of 10%, 20%, 40%, and 80% by volume alone or in combination with SW, controlled-release fertilizer (CRF), and water-soluble fertilizer (WSF) on bell peppers ( Capsicum annuum L.) cv. X3R Red Knight. Application of VC at 80% or SW alone increased yields relative to unfertilized control. Combined applications of VC and SW increased yields compared with VC alone. Overall, total yields were greatest in the chemical fertilizer treatments (CRF and WSF) and least in the unfertilized control. SW and VC increased growth medium pH relative to the unfertilized control or to the chemical fertilizer treatments. In pepper fruits, the greatest nitrogen (N) content was found in the CRF treatment, although it was not different from VC at high rates or WSF treatments. Phosphorus concentration in peppers was greatest in the CRF treatment, less in all VC or SW treatments, but not different from unfertilized control or WSF treatment. Iron, magnesium (Mg), and zinc concentrations in peppers were greatest in CRF treatment but not different from control or WSF treatments. Overall, N accumulation in peppers was negatively correlated to growth medium pH and calcium (Ca); phosphorus (P) in peppers was negatively correlated to growth medium pH, Ca, and sodium (Na), whereas potassium (K) in peppers was negatively correlated to growth medium P, Mg, and Na. Results indicated: 1) SW may not be a viable pepper nutrient source; (2) SW can provide a similar nutrient supply as VC; and (3) chemical fertilizers can provide higher pepper yields compared with SW or VC alone or in combination.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».