Improving Soil Fertility and Maize Growth in Suboptimal Land Through Application of Humic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Humic acid (HA) has been reported to increase plant growth and crop yields, as well as improve soil fertility. However, the potential utilization of HA extracted from various organic waste composts as organic amendment in suboptimal soils has not been studied in depth. The experiment used a two-factor Completely Randomized Design (CRD) with three replications. Four types of HA were used, namely bagasse HA (BHA), water hyacinth HA (WHA), market waste HA (MHA), and commercial HA (CHA). It also comprised of four doses HA i.e., 0.05, 0.10, 0.15 and 0.20% (of soil on w/w base). The results revealed that fluctuations in soil pH and nutrient release with the HA application had a variable quadratic response pattern. Organic carbon increased by 17%, while total N and available P decreased by 5% and 38.6% during the last weeks of incubation. The HA application could improve the growth response and nutrient uptake of maize significantly. CHA0.20% was the best interaction treatment which had the highest average value on dry weight and NPK uptake, which were 98.0 g pot-1, 178.8 mg plant-1, 27.4 mg plant-1 and 216.9 mg plant-1, respectively. The scanning electron microscopic (SEM) showed that HA could increase in the length and density of maize root hairs. Furthermore, the HA application significantly increased pH, CEC, C-organic content and availability of soil nutrients.
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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 ».