Evaluating the nitrification inhibition potential of selected botanicals and their non-target effects
Notice bibliographique
Résumé
Nitrification inhibitors (NI) are aimed at improving N-fertilizer use efficiency in cropping systems. This study aimed to assess the nitrification inhibition potential and non-target effects of dry leaf powders (botanicals) of 10 plant species (neem (Azadirachta indica), lantana (Lantana camara), karanda (Pongamia pinnata), Brachiaria (Brachiaria humidicola), cinnamon (Cinnamomum verum), clove (Syzygium aromaticum), wild-sunflower (Tithonia diversifolia), mee (Madhuca longifolia), nutmeg (Myristica fragrans), and pepper (Piper nigram)). The effect of botanicals on the growth of three ammonia oxidizing bacteria isolates (M4, M5, and M7) and NO 3 − formation in soil were tested in laboratory experiments. In a pot-experiment, botanicals were applied with urea to assess their effect on vegetative-growth of tomato and capsicum. The non-target effects of botanicals on soil bacteria and fungi, and seed germination were assessed separately. Dicyandiamide (DCD) was used as the positive control in all experiments. Only the growth of M7 was significantly suppressed by all botanicals except neem, Brachiaria, and pepper. The highest shoot-biomass of tomato was obtained when urea was applied with pepper. Nitrate leaching from pots was significantly reduced (P < 0.05) when urea was added with botanicals except for clove and wild-sunflower at basal-dressing. The abundance of culturable fungi and bacteria were not affected significantly by botanicals while seed germination was reduced significantly and consistently by clove only. From the 10 botanicals tested leaf powders of nutmeg, lantana, cinnamon, mee, and pepper were identified as materials with better potential to suppress nitrification with minimum non-target effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».