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Enregistrement W4229451952 · doi:10.5539/jas.v14n6p40

Carbon Dioxide Emission, Soil Properties, Intercropping of Cucumber-Tomato and Carrot-Cabbage Crops Performance Affected by Application of Biochar, Urea, and Rock Phosphate

2022· article· en· W4229451952 sur OpenAlexaffvenue
Adebusoye O. Onanuga, Roy Weasel Fat, Roy M. Weasel Fat

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensRed Crow Community College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharChemistryPhosphorusFertilizerPhosphoriteNitrogenAgronomyUreaAmendmentPhosphateIntercroppingCarbon dioxideSoil fertilityEnvironmental scienceSoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of biochar soil amendment is a good practice to store carbon dioxide (CO2) in the soil to mitigate climate change, rock phosphate and urea fertilizer increase soil fertility to enhance food security. This greenhouse experiment aimed to evaluate the effect of biochar, rock phosphate, and urea on cucumber-tomato intercrop and evaluate the carbon dioxide (CO2) emission in the soil grown with cabbage-carrot intercrop. The first experiment was carried out using varying levels of rock phosphate (25, 50 kg ha-1), biochar (25, 50, 100 kg ha-1) and urea (30, 60 kg ha-1) and control with no fertilizer application. The treatment combinations were replicated three times resulting in twenty-one experimental pots. The second experiment involved the application of biochar at different levels of application (25, 50, 100 kg ha-1) and control with no fertilizer application, all the pots across the experiment received an equal application of urea at a rate of 30 kg ha-1 and rock phosphate at a rate of 25 kg ha-1 replicated three times resulting in 12 experimental pots for cabbage-carrot intercrop while 15 pots with an extra biochar application of 120 kg ha-1 for cabbage only. Results showed that High nitrogen plus High phosphorus (N + P) including Low phosphorus plus Medium biochar (Low P + MC), Low nitrogen plus Low phosphorus plus High biochar (Low N + Low P + HC), and Low nitrogen plus Low biochar (Low N + Low C) supported the height of cucumber while Low nitrogen plus Low biochar (Low N + Low C) and High nitrogen (High N) positively influenced height of tomato. There was no significant difference in the number of cucumber fruits produced since the control and high N treatments significantly got the same number of cucumber fruit. In contrast, Low nitrogen plus Low biochar (Low N + LC) treated to tomato crop got the highest number of tomato fruits. In the second experiment, the Highest biochar including High biochar and Low C (Low biochar), favoured cabbage’s height while no significant effort in the treatments to support carrot height. It was estimated that the High C treatment gave the highest carbon dioxide emission while the Highest C treatment stored carbon dioxide in the soil.

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)0,001
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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2022
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