Deep tillage reduces the dependence of tobacco (<i>Nicotiana tabacum</i> L.) on arbuscular mycorrhizal fungi and promotes the growth of tobacco in dryland farming
Notice bibliographique
Résumé
The traditional shallow tillage method reduces soil quality and affects the efficiency of agricultural production. Using conventional rotary tillage (12 cm) as the control, Yunyan 87 as the test variety, and paddy soil as the test site, we studied the effects of deep tillage (subsoiling 30 cm) on soil nutrients, arbuscular mycorrhizal fungi (AMF), and tobacco (Nicotiana tabacum L.) growth. The results showed that deep tillage increased the content of organic carbon, available phosphorus (AP), and available potassium (AK) in the 20–40 cm soil layer. The AMF community was also affected by deep tillage. Glomus, the dominant genus in both groups, increased significantly in soil after deep tillage. The AMF colonization rate was lower than that of conventional rotary tillage. Deep tillage was beneficial for tobacco growth in the middle and late stages. The root growth and nutrient content of the tobacco plants increased. Deep tillage significantly improved the output value of tobacco plants. Deep tillage is conducive to improving soil fertility, promoting the vigorous growth of roots, reducing the dependence of tobacco on AMF, and promoting the high quality and yield of tobacco in the drylands of Hunan.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».