Impact of potassium sulfate salinity on growth and development of cranberry plants subjected to overhead and subirrigation<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
New recommendations in cranberry production suggest reducing overhead irrigation and the use of subirrigation as an alternative irrigation method, two strategies suspected to increase the risk of salt buildup in soil. Because very little is known about cranberry tolerance to salinity, this study was conducted to determine if deficit irrigation and subirrigation could cause salinity issues and affect plant yield. In a greenhouse, cranberry plants were submitted to eight different treatments combination from two irrigation methods (overhead irrigation and subirrigation) and four salinity levels created by increasing amounts of applied K2SO4 (125 (control), 2500, 5000, and 7500 kg K2O ha−1). Irrigation methods showed no significant difference in measured electrical conductivity of soil solution (ECss). Meanwhile, growth and yield parameters decreased significantly with soil salinity in both irrigation treatments, and an average ECss of 3.2 dS m−1 during flowering caused a 22% drop in relative photosynthetic rate and a 56% decrease in yield when compared with the control. Cranberry seems to be salt sensitive, and further work should investigate ECss levels under different field and irrigation practices to make sure that it does not reach critical levels.
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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) | 0,000 | 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 ».