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Enregistrement W4214825060 · doi:10.17221/5/2022-pse

Effects of mechanochemically activated phosphate rock on maize growth and phosphorus use

2022· article· en· W4214825060 sur OpenAlexaff
Nana Fang, Zhenhua Chen, Zhiqiang Liu, Huimin Dai, Xueming Yang, Wei Wang

Notice bibliographique

RevuePlant Soil and Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhosphorusStraw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that mechanochemically activated phosphate rock (MAPR) could improve extractable phosphorus (P) (extracted in 2% citric acid) greatly in an ecological way. To evaluate the agronomic effectiveness of MAPR, we conducted a field experiment using spring maize in Luvisol (pH 6.47) soil in Northeast China for three consecutive years. Treatments consist of variation of P levels for substitution of triple superphosphate (TSP) (100% TSP, 10% MAPR, 20% MAPR, 50% MAPR, 100% MAPR). Compared with 100% TSP, all the combined applications of MAPR and TSP were as effective on straw yield. Treatments of 10% MAPR and 20% MAPR had similar effect on grain yield and P uptake, while 50% MAPR and 100% MAPR were significantly lower. For P partial nutrient productivity and apparent P recovery with the treatment of 20% MAPR had equal effectivity, likewise. For soil POlsen, treatment of 10% MAPR was equally operative, while 20% MAPR had the similar performance only in the last year (i.e. 2016). It is concluded that 10-20% of TSP can be effectively replaced by MAPR without affecting spring maize yield in soil with neutral pH.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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