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Enregistrement W2940421828 · doi:10.5539/jas.v11n5p259

Zinc Diffusion and Availability Affected by Different Sources in Soils of Contrasting Textures

2019· article· en· W2940421828 sur OpenAlexvenueno aff
Wedisson Oliveira Santos, Priscila de Souza Aquino, Rafael Lucas Coca Cuesta, Isabela Maísa Honorato Saldanha, Edson Márcio Mattiello, Leonardus Vergütz

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPetri dishFertilizerZincSoil waterDiffusionLimeFilter paperFactorial experimentChemistryNutrientLoamIncubationMathematicsMaterials scienceEnvironmental scienceSoil scienceMetallurgyPhysicsChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trends in new fertilizer technologies should balance the nutrient release rate from fertilizers with plant demands over time, while developing suitable physical characteristics of the fertilizer’s particles. The objective of this study was to evaluate the performance of three zinc fertilizers [ZnO, ZnSO4, and a commercial co-granulated ZnO+S0 fertilizer (ES_Zn)] on Zn diffusion in soil and their agronomic performances. A Petri dish trial was carried out in order to evaluate the diffusion of Zn in the soil. The experiment was designed as a factorial scheme (3 + 1) × 2 × 3, with three Zn sources, one control treatment (without Zn application), two soils of contrasting textures (sandy and clay), and three incubation times (1, 30 and 60 d). The experiment was carried out under a completely randomized design with four replications. Zinc diffusion was assessed according to the method proposed by Degryse et al. (2015) along of incubation times. For that, a ZnSO4 solution or ZnO suspension was applied by pipetting 15 μL of solution or suspension into a small hole (~0.5-cm deep) in the center of the Petri dish. A single pastille of ES_Zn fertilizer (30±0.5 mg) was placed in the center of the Petri dish, at the same depth. Soil was watered to 80% of field capacity. Filter papers (Whatman) were impregnated with CaCO3 and placed on the soil surface. After 2 h of reaction, the CaCO3-impregnated filter papers were collected, and the precipitated Zn in the papers was colored with dithizone, giving a pink color. The performance of Zn sources was evaluated in a greenhouse through a successive maize-soybean-millet crop. The trial was designed as a 2 × (3 × 3 +1) factorial scheme, being two soils (sandy and clay), three Zn sources (ZnSO4, ZnO, and ES_Zn), three Zn doses (1.5, 3.0, and 6.0 mg dm-3 Zn), and a control treatment. The experiment was a randomized block design with four replications, being the experimental unit composed of a pot with 4 dm3 of soil. Pastille ES_Zn, ZnO (as suspension), and ZnSO4 (as solution) were applied at five equidistant points, at 5 cm below the soil surface. After 30, 60 and 60 days of planting, shoot of maize soybean and millet were harvest, oven-dried at 70 °C for 72 h (until constant weight), weighed and milled for chemical analysis. ES_Zn fertilizer promoted a delay Zn release in the soil, being effective as a fertilizer only in the last crop (millet), as well as ZnO. Zinc oxide and ZnSO4 had similar performances for increasing Zn availability in the inner soil portion, but its diffusion in soil was superior when the source was sulfate. The highly soluble ZnSO4 was more effective than ZnO-based fertilizers in terms of plant nutrition, especially for the two first crops. Our results also suggest that ZnO is solubilized in soil at high pH (6.6), its dispersion in soil being a key factor for the dissolution rate.

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 enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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