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Enregistrement W4378216022 · doi:10.1080/01904167.2023.2217223

Container substrate components are a potential source of micronutrients for plant growth

2023· article· en· W4378216022 sur OpenAlexaffabout
Amy E. Bestic-Pennings, Paul R. Fisher, Jean Malcolm-McDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFloriculture Research Alliance
Mots-clésPeatLimeChemistrySubstrate (aquarium)CoirVermiculitePerliteNutrientBark (sound)Environmental chemistryHorticultureBotanyAgronomyMaterials scienceMetallurgyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to quantify the extractable micronutrient levels from container substrate components and limestone and their potential contribution as fertilizer sources for crop growth. Samples of horticultural limestone (29 samples) and substrate components [peat (48 samples), perlite (10), vermiculite (14), bark (15), and coconut coir (6)] were analyzed for micronutrient content with the SME (Saturated Medium Extract) method using either water (SMEW) or diethylenetriamine pentaacetate (SMED) as extractants for the substrate components, or following acid digestion of limestone samples. Samples were obtained from commercial substrate and greenhouse companies throughout the U.S. and Canada. Peat included 36 peat samples from two peat bogs in Alberta Canada to evaluate whether species composition, decomposition, and bog location affected micronutrient content. Increasing von Post decomposition increased SMEW and SMED Mn level and SMED Zn. As percent Sphagnum fuscum increased, extractable Fe and Mn levels increased for both extractant types, and SMEW extractable Zn increased. Based on established SME guidelines for acceptable to optimum nutrient levels for soilless substrates, peat and bark could potentially provide sufficient Fe and Mn to contribute to plant requirements. Average Fe content in limestone was 0.11%, and Mn content was 0.012%. Based on SMED extractions and lime analysis, Fe supplied by 100% peat and lime could potentially provide Fe at levels comparable with commercial pre-plant fertilizers if these Fe sources are plant-available. Substrate-pH affected solubility of Fe, Mn and Zn in peat. As substrate-pH increased, Fe and Zn solubility in peat decreased with both SMEW and SMED. The SMEW-extractable Mn decreased with increasing pH, in contrast to SMED-extractable Mn which increased as pH increased. Analysis of raw materials using SMED (substrate components) or complete digestion (limestone) is advised for substrate companies to proactively identify batches of components that may affect crop nutrition. Given this high level of potential contribution of Fe by peat and lime, it is likely that these uncontrolled sources contribute to nutrient uptake in horticultural production. However, further research is required to compare extractable micronutrients with actual plant uptake.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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