REAP supplemental fertilizer improves greenhouse crop yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mine tailings contain rare earth elements, including lanthanum and cerium, and plant micronutrients including iron. Previous studies have demonstrated that fertilizers containing rare earth elements and/or micronutrients can influence plant physiology, nutrient uptake and crop yield. However, applying the right dose of these fertilizers is critical since the concentration range associated with benefits is often narrow, and overapplication can lead to crop yield reductions. This study aimed to quantify the effects of a water-soluble fertilizer, REAP, on the yield of greenhouse crops. Methods In the first experiment, the effects of three concentrations of REAP (100, 250 or 500 ppm) were compared to a control (0 ppm REAP) on growth of lettuce, tomato and pepper growing in soilless media. In the second experiments, the effects of REAP applied at higher rates (500, 1000 and 2000 ppm) were compared to a control (0 ppm REAP) on the growth of lettuce, peppers, tomato and cantaloupe. Results In the first experiment, there were no significant differences in yield between treatments, REAP appeared to promote root development. In the second experiment, there were significant yield increases for all crops treated with REAP. Gas exchange rates and nutrient concentration of tomato plants receiving REAP were not significantly different from the control. These results demonstrated that nutrient elements in REAP, including lanthanum, cerium, and micronutrients, improved the growth and yield of vegetable crops when applied at rates ranging from 500 to 2000 ppm.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».