Evaluation of wood biochar and compost soil amendment on cabbage yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Biochar application on agricultural soils is an interesting emerging technology with promising potential for long-term carbon storage and the enhancement of soil fertility. The effect of a biochar compost mixture with and without standard NPK fertilizer was assessed to determine the effects on the growth of cabbage over 3 yr at two locations. Field trials were established at the Holland Marsh and Simcoe Research Station in Ontario. The main purpose of this study was to determine the effect of biochar soil amendment on cabbage yield and quality. Biochar (a blend of 1:1 composted duck manure and biochar based on dry weight) was applied at rates of 0.6 and 2.4 kg m−2 with and without standard NPK fertilizer and compared with compost at the rate of 1.2 kg m−2, which was the rate applied with the high rate of biochar. The biochar used was somewhat alkaline (pH 8.1) and increased the pH (>0.5) of the top 0–15 cm of the soil. It also had a high cation-exchange capacity (CEC > 25) and contained elevated levels of some trace metals and exchangeable cations (K, Ca, and Mg) in comparison to the untreated soil. None of the biochar or compost treatments increased yield compared with the nonamended check at either location. Treatments that included the standard NPK fertilizer resulted in the highest yields.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».