Effect of bentonite as a soil amendment on field water-holding capacity, and millet photosynthesis and grain quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A field experiment was conducted in a semi-arid region in northern China to evaluate the effects of bentonite soil amendment on field water-holding capacity, plant available water, and crop photosynthesis and grain quality parameters for millet [ Setaria italic (L.) Beauv.] production over a 5-year period. Treatments included six rates of bentonite amendments (0, 6, 12, 18, 24 and 30 Mg ha −1 ) applied only once in 2011. The application of bentonite significantly ( P < 0.05) increased field water-holding capacity and plant available water in the 0–40 cm layer. Bentonite also significantly ( P < 0.05) increased the emergence rate, above-ground dry matter accumulation (AGDM), net photosynthesis rate (Pr), transpiration rate (Tr), soil and plant analysis development (SPAD) and leaf water use efficiency (WUE). It also increased grain quality parameters including grain protein, fat and fiber content. Averaged over all the years, the optimum rate of bentonite was 24 Mg ha −1 for all plant growth and photosynthesis parameters except for grain quality where 18 Mg ha −1 bentonite had the greatest effect. This study suggests that bentonite application in semi-arid regions would have beneficial effects on crop growth and soil water-holding properties.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».