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Enregistrement W4284959160 · doi:10.1002/jeq2.20393

Application timing optimization of lignite‐derived humic substances for three agricultural plant species and soil fertility

2022· article· en· W4284959160 sur OpenAlexaff
Yihan Zhao, M. Anne Naeth

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTsinghua University
Mots-clésEnvironmental scienceLand reclamationSoil fertilityAmendmentAgronomyMedicago sativaAgricultureSoil waterGrowing seasonBiomass (ecology)Soil scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal is mined for energy generation around the world, producing large amounts of waste and extensive disturbances to the environment. Post-mining lands with sandy soils to be reclaimed for agricultural uses are very challenging. The use of humic substances such as soil amendments has been discussed, although little information is available regarding application timing in the field. We conducted a field experiment over two consecutive growing seasons on a former coal mine in China, to investigate soil and vegetation response to a lignite-derived humic product called "nano humus" and to determine optimal application timing. Three economically valuable agricultural species, alfalfa (Medicago sativa L.), barley (Hordeum vulgare L.), and sea buckthorn (Hippophae rhamnoides L.), were used for this study. The benefits of the humic product on soil properties and plant growth under field conditions were expressed after 2 yr of application. A single application at the beginning of each growing season provided better results than splitting into two applications, with no impact of duration (months) between applications. A single application significantly increased soil available phosphorus by 63% and potassium by 96% relative to the control; it significantly enhanced total biomass of alfalfa by 749%, barley by 250%, and sea buckthorn by 147%. Our findings provided important practical implications for using a humic material as a soil amendment in coal mine reclamation, with potential applications in other agricultural and reclamation scenarios.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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