Formula Fertilization Promotes Phoebe bournei Robust Seedling Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
Phoebe bournei is a rare and endangered woody species and the success of its plantation development is dependent upon proper seedling cultivation. This study explored the regulation of N, P and K fertilizer and the interaction of these macronutrients on the growth of Phoebe bournei seedlings. To determine the optimum rate and ratio of N–P–K fertilizer in seedling cultivation, we used the unique “3414” incomplete orthogonal regression design to evaluate the effects of N–P–K fertilization on seedling morphological development. One-year-old Phoebe bournei bareroot seedlings were grown for one growing season under the defined fertilization regime, with their morphological development determined by measuring seedling attributes—root, stem, leaves and total biomass, root collar diameter and seedling height. These attributes were then combined to calculate the following indices: height-diameter ratio, shoot-root ratio and the seedling quality index (QI). Results showed that the N–P–K fertilizer had significant and beneficial effect on seedling cultivation. N effect was highest, followed by K and P. The three-way N×P×K interaction effect was strong, and the two-way interactions effect was highest for N×P, followed by P×K and N×K. At the “2” level of N (0.532 g·plant−1), P (P2O5, 0.133 g·plant−1), and K fertilizer (K2O, 0.356 g·plant−1), seedling growth and biomass accumulation were at their maximum. Unary, binary, and ternary quadratic fertilizer effect function equations of QI were established. Through comparative analysis, the ternary quadratic model was the optimal model and through a simulation–optimization, the optimal N–P–K fertilizer rates were 0.373~0.420 g·plant−1 (N), 0.086~0.106 g·plant−1 (P2O5), 0.243~0.280 g·plant−1 (K2O), with a N–P–K ratio of 1:0.20:0.43~1:0.65:0.75.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».