MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321461477 · doi:10.4236/ojss.2023.132004

Short-Term Impact of Elemental Sulfur on Cranberry Nutrition and Crop Performance

2023· article· en· W4321461477 sur OpenAlexaff
Reza Jamaly, Sérge-Étienne Parent, Noura Ziadi, Léon E. Parent

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Soil Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensUniversité LavalQuebec Rehabilitation Research NetworkInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBerrySulfurChemistryNutrientVacciniumSoil waterHorticultureAgronomyBotanyEnvironmental scienceBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Journal of Soil ScienceMême sujetBerry genetics and cultivation researchTravaux en français237 207