Biochar, Filter-Cake, and Polymer-Based Special Fertilizers for Maize Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
This investigation assessed the effects of special fertilizers on maize. The experiment was performed according to a randomized block design, with four replications in a 7 × 4 + 1 factorial scheme, representing seven sources (filter-cake-based organic compound, biochar-based organic compound, organic-mineral (OM) filter-cake, OM biochar, OM filter cake + humic substances (HS), mineral fertilizer with polymers, and conventional mineral) and four fertilizer levels based on the nitrogen (N) contents (60, 120, 180, and 240 kg/ha). An absolute control, without any fertilizer application, was used. At 60 days after sowing (DAS), the plant growth parameters, nutritional status, and residual nutrients in the soil were evaluated. The mineral fertilizer with polymers and OM filter-cake + HS showed better results for the dry matter of the shoot of the plant and plant height. When considering the leaf area, the OM filter-cake and OM filter-cake + HS fertilizers stood out. The accumulation of N and potassium (K) in the shoot of the plants was higher when the OM filter-cake + HS and mineral fertilizer with polymers were applied. With respect to the accumulated phosphorus (P), treatment with the OM filter-cake, OM filter-cake + HS, and mineral with polymers showed better results. On the other hand, for the analysis of P and residual K in the soil, the treatments based on filter-cake and biochar organic compost were better. Treatment with the OM filter-cake + HS and mineral with polymers stood out when considering the plant growth parameters and nutritional aspects of the maize crop.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».