Sugarcane and Pine Biochar as Amendments for Greenhouse Growing Media for the Production of Bean (Phaseolus vulgaris L.) Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Louisiana sugarcane farmers in 2016 harvested 11.7 million Mg of millable sugarcane from 163,000 ha, producing 1.47 million Mg of raw sugar and an estimated 3.5 million Mg of bagasse. Even though Louisiana sugar mills use 80% to 90% of the bagasse for fuel production, another 350,000 to 700,000 Mg of bagasse accumulates each year. The conversion of the excess bagasse into biochar is one solution to reduce the excess supply. Research was conducted to determine the impact of sugarcane biochar as an amendment to soilless planting media for the production of green bean (Phaseolus vulgaris L.) seedlings. Sugarcane bagasse biochar (SBB) and pine biochar (PB) were each combined by volume with a commercial certified organic soilless growing media into 5 combinations (0%:100%, 25%:75%, 50%:50%, 75%:25%, and 100%:0%, biochars and growing media, respectively). Green bean variety ‘Bowie’ seeds were planted in each of the different planting mixtures. The particle size distribution for the two biochars are in stark contrast to each other with the PB particle median, mean, geometric mean, and mode much greater than those of the SBB. As amendments to the soilless greenhouse growing media, the biochars (SBB and PB) functioned very well, especially at the 25% and 75% levels. The 100% SBB performed as well as the 100% commercial soilless growing media and slightly better than the 100% PB when comparing seedling fresh and dry weights. The 100% PB is not recommended as a soilless growing media even with the supplemental fertilizer used in these experiments. These results indicate that the volume of a standard soilless greenhouse growing media can be successfully extended by adding 25% to 75% SBB and PB without reducing bean seedling growth. Future research is needed to evaluate these biochars for the production of additional plant species.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».