Short-Term Impact of Elemental Sulfur on Cranberry Nutrition and Crop Performance
Notice bibliographique
Résumé
Cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.) is an ammophilous plant grown on acid soils (pH 4.0 - 5.5). Elemental sulfur is commonly applied at a recommended rate of 1120 kg S ha−1 per pH unit to acidify cranberry soils, potentially impacting the plant mineral nutrition. The general recommendation may not fit all conditions encountered in the field. Our objective was to develop an equation to predict the sulfur requirement to reach pHwater of 4.2 to tackle nitrification in acidic cranberry soils varying in initial pH values, and to measure the effect of elemental sulfur on the mineral nutrition and the performance of cranberry crops. A 3-yr experiment was designed to test the effect of elemental sulfur on soil and tissue tests and on berry yield and quality. Four S treatments (0, 250, 500 and 1000 kg S ha−1) were established on three duplicated sites during two consecutive years. We ran soil, foliar tissue, berry tissue tests, and measured berry yield, size, anthocyanin content (TAcy), Brix, and firmness. Nutrients were expressed as centered log ratios to reflect nutrient interactions. Results were analyzed using a mixed model. Soil Ca decreased while soil Mn and S increased significantly (p ≤ 0.05). Sulfur showed no significant effects on nutrient balances in uprights. The S impacted negatively berry B balance, and positively berry Mn and S balances. A linear regression model relating pH change to S dosage and elapsed time (R2 = 0.53) showed that to reach pHwater of 4.2 two years after S application, 250 - 1000 kg S ha−1 could be applied depending on initial soil pH value. The stratification of surface-applied elemental S in the soil profile should be further examined in relation to plant rooting and nutrient leaching.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».