Zinc Fertilizers and Additives for Foliar Fertilization of Cocoa Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Foliar fertilization is an interesting strategy for nutrition with micronutrients in perennial plants; among the micronutrients, zinc (Zn) deficiency is the most frequent in cocoa trees (Theobroma cacao L.). The present study aimed to evaluate the efficiency of Zn sources through foliar application for the cocoa crop. The experiment was carried out in a randomized block design, with 10 treatments and four replicates. Treatments were: foliar fertilizations containing 1 g L-1 of Zn using two inorganic sources (chloride and sulfate), in the presence or absence of additives (urea and sucrose); two organic sources (Zn-EDTA, and from chloride and sulfate); soil fertilization with 8 mg dm-3 of Zn, and a control (without addition of Zn). Foliar fertilizations with Zn were monthly applied for five months, and the experiment was conducted for 210 days. The results were subjected to analyses of variance and contrast. Zn fertilization, regardless of the form of application, increased Zn contents and accumulations in the leaves. Zn fertilization in the soil, at planting, led to a recovery rate by the plant similar to the mean value caused by foliar fertilizations. ZnCl2 caused higher Zn contents and accumulations in the leaves and was more efficient than sulfate and EDTA; addition of urea to the ZnSO4 solution increased Zn accumulation in the leaves, whereas addition of sucrose to the ZnCl2 solution reduced Zn content in the leaves.
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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 | 0,001 |
| 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 ».