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Enregistrement W2802489250 · doi:10.5539/jas.v10n6p291

Characterization of Organic Wastes and Effects of Their Application on the Soil

2018· article· en· W2802489250 sur OpenAlexvenueno aff
Lucas de Sousa Oliveira, Mírian Cristina Gomes Costa, Henrique Antunes de Souza, Julius Blum, Gustavo Henrique da Silva Albuquerque, Marcos Giovane Pedroza de Abreu, Deyse de Sousa Maia

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientTotal organic carbonOrganic matterPhosphorusEnvironmental scienceBiodegradable wasteAgronomySoil fertilityChemistryEnvironmental chemistryWaste managementSoil waterBiologySoil scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The agricultural farming activities generate organic waste whose indiscriminate deposition can be prejudicial to the environment. However, careful application of these wastes as organic fertilizers it is a possibility to improve soil fertility. This study aimed to confirm the hypotheses that organic wastes produced in various production chains in the semi-arid region of Ceará have contents of nutrients that give them potential as organic fertilizers and, since they are used as organic fertilizers, these residues improve the chemical soil attributes. Nutrient contents were determined at the laboratory and then the wastes were placed in decomposition bags and applied in a Fluvic Neosol. Soil samples were collected in the 0-0.10 m layer 90 days after wastes were applied. The residues presented nutrient contents that allow their use as organic fertilizers, except the shrimp farming residue that presented sodium content above that allowed by legislation, resulting also in higher element contents in the soil. In addition, the shrimp farming showed the lowest organic carbon content in relation to others chemical elements. The residues of the poultry industry and the compound made with residues of small ruminants presented the highest of nitrogen and phosphorus levels. The carnauba residue was associated with phosphorus immobilization because it presented C/P ratio higher than 300.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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