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Enregistrement W3012416593 · doi:10.3390/agronomy10030381

Slow-Release Fertilizer Improves the Growth, Quality, and Nutrient Utilization of Wintering Chinese Chives (Allium tuberosum Rottler ex Spreng.)

2020· article· en· W3012416593 sur OpenAlexaff
Cheng Wang, Jian Lv, Jeffrey A. Coulter, Jianming Xie, Jihua Yu, Jing Li, Jıng Zhang, Chaonan Tang, Tianhang Niu, Yantai Gan

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePolymer-Based Agricultural Enhancements
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésFertilizerNutrientNitrate reductasePhosphorusAgronomyHuman fertilizationAllium sativumNutrient managementSugarHorticultureBiologyChemistryNitrateFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive application of fertilizers leads to the loss of a high amount of nutrients and low fertilizer utilization, which severely restricts crop productivity. Establishing better fertilizer usage practices can mitigate the adverse effects of excessive fertilizer use in agricultural practices. This study determined the effects of slow-release fertilizers on the growth; quality; root and nitrate reductase activity; accumulation; distribution of nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) in roots, stems, and leaves; and NPK utilization of winter Chinese chives (Allium tuberosum Rottler ex Spreng.) in multi-layer covered plastic greenhouses. Treatments were conventional fertilization (CF, NPK: 1369.5 kg ha−1), conventional fertilization with slow-release fertilizer (SRF, NPK: 1369.5 kg ha−1), reduced fertilization with slow-release fertilizers (SRFR, NPK: 942.0 kg ha−1), and no fertilizer arranged in a completely randomized design with three replicates. The SRFR treatment increased Chinese chives yield and economic profitability by 37% and 47%, respectively, compared to the CF treatment. Similarly, nitrate reductase activity, root activity, soluble sugar, soluble protein, and flavonoid contents in the Chinese chives were increased by 40%, 12%, 16%, 6%, and 18%, respectively, in SRFR than CF. In addition to these, we observed a significant reduction in the surplus of N (42%) and P (58%) in soil under SRFR compared to CF. Nutrient uptake and nutrient use efficiency were also greater in SRFR than in CF. The results indicate that the adoption of SRFR can be an efficient approach to enhance quality and productivity of Chinese chives compared to CF under a multi-layer covered plastic greenhouse system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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