Root Characteristics of Winter Wheat as Affected by Co-application of Biosolids and Water Treatment Residuals
Notice bibliographique
Résumé
Co-application of water treatment residuals(WTR) with biosolids can reduce the buildup of P in soil as well as the risk of P losses to surface and ground water.However,co-application of WTR and biosolids may result in P deficiency in soil and plant AI toxicity with increasing WTR rate.In this study,their co-application effects on the growth of winter wheat(Triticum aestivium L.) were studied in terms of morphological characteristics of plant roots in a greenhouse experiment.Treatments included WTR alone(0,80 g·kg-1 soil) and combinations of biosolids at 50 g·kg-1 soil with WTR at 0,10,40,and 80 g·kg-1 soil,respectively.Biosolids addition increased root length(RL),root surface area(RSA),root volume(RV) and root length density(RLD) by 139.4 %,140.1 %,157.6 % and 139.4 %,respectively.Increasing WTR application rate did not result in adverse effects on all root parameters [RL,RSA,RD(root average diameter),RV,RLD and SRL(specific root length)] within its current application range.This indicated co-application of WTR with biosoilds can be a promising practice for agricultural production when reducing adverse impacts on environmental quality.
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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) | 0,000 | 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 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 ».