Broccoli yield and dry matter partitioning in response to application of sediment from post-harvest washing of mussels
Notice bibliographique
Résumé
The response of broccoli (Brassica oleracea L., ‘Arcadia’) yield to application rates of mussel sediment (MS) from post-harvest washing as source of nitrogen (N) was evaluated in a 2 yr (2011–2012) study in Bouctouche, NB, Canada. Treatments in 2011 included a control (no amendment or fertilizer), three rates of MS (28 000, 42 000, and 56 000 L·ha −1 equivalent to 14.7, 22.0, and 29.4 kg N·ha −1 ) and an inorganic N fertilizer (135 kg N·ha −1 ). In 2012, all plots were split, with just half of each plot receiving a repeat treatment application. Fertilizer and MS increased total fresh yields by 115% and 29%, respectively, compared with the control, with no significant differences between MS application rates. Total dry matter yield followed the same order as total fresh yield, but only at P < 0.10 in either years. Marketable yield was not affected by treatments in 2011 or by their residual effect in 2012, while it was greater in fertilizer compared with other treatments after 2 yr repeated application. The greatest head compactness and the lowest yellow-eye were measured in fertilizer treatment in both years, while no differences among MS treatments and the control were observed. The effect of treatments on total dry biomass and its partitioning in the broccoli plant was significant (P < 0.05) in both years. Yield and biomass data revealed that 42 000 L MS·ha −1 application rate plus supplemental N sources can be recommended under the soil and climate conditions of the Canadian Maritimes. The concentration of salts in MS is an application rate limiting factor.
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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 | 0,001 | 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 ».