Zinc and copper interactions under variable soil phosphorus and moisture conditions in selected Saskatchewan soils
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the influence of phosphorus (P) fertilization (without and with added P fertilizer) and soil moisture (stress and no-stress) on efficacy, fate, and transformation of soil applied micronutrients such as copper (Cu), zinc (Zn), and Cu + Zn in a wheat and pea cropping sequence. Wheat was grown as first crop under controlled environment conditions in which micronutrient fertilizer treatments were applied, whereas pea was grown as following crop with recommended macronutrient fertilizers to understand the residual effects of micronutrient fertilization. The high-P fertilizer application and no-stress moisture condition produced the highest grain and straw yield of wheat. Without P fertilization, there were significant negative effects of a combined application of Cu and Zn on wheat yield in a Dark Gray Chernozem. Yield of the following pea crop did not show response to residual Cu and Zn. Micronutrient fertilization increased the Cu and Zn concentration in wheat and pea grain and straw and resulted in increased after-harvest availability and supply in soils. Apart from the increased concentration in labile fraction, a considerable amount of added Cu and Zn was occluded with organic matter and oxyhydroxide species, respectively. Molecular speciation analyses revealed that carbonate associated was the dominant form of Cu and Zn in the soils. Additional Cu species such as Cu-acetate and methoxide, and Zn species including Zn-sorbed montmorillonite species were identified. Insoluble Cu-phosphate and Zn-phosphate complexes were not identified by speciation analyses and do not appear to be a significant factor controlling Cu and Zn availability in these soils.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».