Animal Tissue Compost as a Potential Substrate Amendment for Production of Four Annual Floriculture Crops
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine the effectiveness of using animal tissue compost (ATC) as a substrate amendment for ornamental plant container production. The compost was produced using soiled sawdust bedding mixed with assorted animal tissues and actively composted for at least 6 months and cured for 6 to 10 months. Five substrate treatments that consisted of four different ratios of ATC and Canadian sphagnum peatmoss were formulated, all containing 20% medium grade horticultural perlite. Four species [geranium ( Pelargonium × hortorum ‘Maverick Red’), marigold ( Tagetes erecta ‘Inca II Yellow’), pansy ( Viola × wittrockiana ‘Delta Premium Yellow Blotch’), and petunia ( Petunia × hybrida ‘Prostrate Wave Purple Improved’)] were evaluated with weekly plant measurements. Geranium and petunia exhibited 100% survival for all treatments. Marigold and pansy showed 100% survival for the control treatment (0% ATC) and the treatment with the smallest amount of ATC (20% ATC). Treatments for pansy and marigold with more than 40% ATC exhibited 40% to 90% survival. All ATC substrate treatments produced the same number of flowers and buds as the control in geranium, marigold, and petunia, while the treatments containing 20% to 60% of ATC for pansy exhibited more flowers and buds than the control. Measurements of pH and electrical conductivity (EC) varied based on treatment. Based on the species and the ratios of peat, ATC, and perlite tested here, ATC has the potential to be a peat extender in floriculture substrates when used in ratios of 20% or less.
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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 ».