Use of Species-specific Controlled-release Fertilizer Rates to Manage Growth and Quality of Container Nursery Crops
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the optimal controlled-release fertilizer (CRF) application rates or ranges for the production of five 2-gal nursery crops. Plants were evaluated following fertilization with 19N–2.6P–10.8K plus minors, 8–9 month CRF incorporated at 0.15, 0.45, 0.75, 1.05, 1.35, and 1.65 kg·m −3 nitrogen (N). The five crops tested were bigleaf hydrangea ( Hydrangea macrophylla ), ‘Green Velvet’ boxwood ( Buxus × ), ‘Magic Carpet’ spirea ( Spiraea japonica ), ‘Palace Purple’ coral bells ( Heuchera micrantha ), and rose of sharon ( Hibiscus syriacus ). Most plant growth characteristics (i.e., growth index, plant height, leaf area, and shoot dry weight) were greater in high vs. low CRF treatments at the final harvest. Low CRF rates negatively impacted overall appearance and marketability. The species-specific CRF range recommendations were 1.05 to 1.35 kg·m −3 N for rose of sharon, 0.75 to 1.05 kg·m −3 N for ‘Magic Carpet’ spirea, and 0.75 to 1.35 kg·m −3 N for bigleaf hydrangea and ‘Green Velvet’ boxwood, whereas the recommended CRF rate for ‘Palace Purple’ coral bells was 0.75 kg·m −3 N. Overall, species-specific CRF application rates can be used to manage growth and quality of containerized nursery crops during production in a temperate climate.
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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 | 0,001 | 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 ».