Rate and frequency of fertilizer zinc application on Zn fractions in inceptisols of Gujarat, India
Notice bibliographique
Résumé
A six year study (2012–18) was carried out to assess the effect of different application rate and frequencies of zinc (Zn) fertilizer on different forms of Zn in the Inceptisols of Gujarat, India in a maize-wheat cropping system. The efficiency of applied Zn was evaluated in combinations of four different rates (2.5, 5.0, 7.5 and 10.0 kg Zn ha-1) and at three different frequencies (first year only, alternate year and every year). Additionally, one Zn control plot which received only the recommended dose of fertilizers (RDF) was also included. The experiment was designed in a randomized block design with three replications. A sequential extraction method was adopted to fractionate water-soluble Zn (WS-Zn), exchangeable Zn (EX-Zn), Zn bound to carbonate (Car-Zn), Zn bound to iron (Fe) and manganese (Mn)-oxide (FeO/MnO-Zn), Zn bound to organic matter (OM-Zn), residual Zn (Res-Zn) and total soil Zn forms. The results showed that the continuous application of Zn for six years increased concentrations of all soil Zn fractions irrespective of Zn application rate and frequencies. Increasing Zn input increased the percentages of Ex-Zn, Carb-Zn, FeO/MnO-Zn and to soil total Zn, whereas reduced the OM-Zn and Res-Zn fraction. Apparent Zn recovery efficiency varied with the application rates from 1.46% in 2.5 kg Zn ha-1 applied every year to 0.17% in 10 kg Zn ha-1 applied during first year of study in maize crop and from 1.70% in 2.5 kg Zn ha-1 applied every year to 0.34% in 10 kg Zn ha-1 applied in the first year only for the wheat crop. Overall the use efficiency of Zn decreased with increased the rate of Zn application and its frequencies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».