INFLUENCE OF COMPOST ON VEGETABLE CROP NUTRIENT MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Tomato, pepper, and cucumber were grown for consecutive years using compost from two North Carolina cities (Lexington and Edenton) and McGill Composts (CMC) sources and CMC amended with Tracoderma 382. Treatments included compost with an untreated control and Telone C-35 (Telone) with and without additional fertilizer. The objective was to evaluate compost influence on yield and pest management. Results showed significant differences between treatments and among years. Cucumber and pepper had higher total and marketable yields in 2005 than in 2004. Although tomato yield was lower in 2005 than in 2004 it was evident that CMC+Telone had a higher marketable and total plant dry weight in both years. Two year data showed that combinations of treatments with CMC and Telone (Telone+fertilizer, CMC+Telone, CMC+T382) produced higher yield for tomato and cucumber. Composts from Lexington and Edenton produced more number 2 grade peppers, but treatments did not differ in total and marketable yield. In general compost treatments with or without amendments showed better results in crop yields than the control. Weed counts by species were determined on all plots. Pepper had the greatest number of weeds relative to cucumber and tomato. Organic amendments seem to increase the action of the compost source in several crops. Combination of treatments may depend on the particular crop.
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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 ».