Reduction in the Emission Rate of Greenhouse Gases and the Increase in Crop Production by Using Compost on Marginal Land
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gases dominated by CO2, CH4, CFC, and N2O come from human (anthropogenic) activities. Efforts to increase the production of rice and corn crops require organic and inorganic fertilizers. The use of chemical fertilizers, which can increase greenhouse gas emissions, is higher than that of organic fertilizers. This study aimed to investigate the reduction in the greenhouse gas emission rate and the increase in crop production caused by organic fertilizer from rice straw and cocoa peel, a community-based sustainable development approach based on education. This research used the mixed method, a descriptive and simple experimental design with the following treatments: t0 = without Compost; ta = straw rice compost dosage of 3 t ha-1; tb = cocoa pod husk dosage of 3 t ha-1; Bta = maize crops + without compost (t0); Btb = maize crops + cocoa pod husk compost (tb); Sta = bare soil + without compost (t0); Stb = rice crops + straw compost (ta); Stc = rice crops + cocoa pod husk compost (tb); and Std = rice crops + without compost (t0). The application of compost reduced agricultural waste and greenhouse gas emissions of CH4 and N2O in both maize and rice fields. Greenhouse gas emissions were reduced by 30 percent compared to those under the application of chemical fertilizers. The utilization of compost as organic fertilizer also increased the production of corn and rice crops compared to that without the application of agricultural waste up to 10.3 tons per ha.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».