Biochar-based organic fertilizers: Influence on yield and concentration of antioxidants in the stigma of saffron and rhizosphere bacterial diversity of slightly saline and non-saline soils
Notice bibliographique
Résumé
Being the most expensive spice, saffron has great economic importance. This crop grows well in cold arid deserts. Salinity is one of the important limiting factors for the cultivation of this crop. However, the use of composted manured and co-composted biochar and fertilizers can play a role in attenuating the salinity stress on this crop. In this two-year field study, manures from three sources: sheep and goat (SG), cow and buffalo (FYM), and poultry (PM) farms, and their co-compost with slow-pyrolyzed wood-derived biochar (B) were used for saffron cultivation in slightly saline (electrical conductivity 1.95 dS m-1) and non-saline soils. Yield and concentration of antioxidants of stigma and bacterial diversity in the rhizosphere of this crop, under salinity and non-salinity conditions, were evaluated. Results revealed that in non-saline soil of first-year crops, all fertilizers decreased the yield of stigma than control by 15-49% (P≤0.05) but increased the concentration of carotenoids and total polyphenolics (P≤0.05). In saline soil, no difference in yield was observed between treatments for the first-year crop; however, for the second-year crop, as compared to control, PM and FYM significantly increased yield by 41% and 44% respectively, whereas FYM also increased the concentration of total polyphenolics (P≤0.05). The FYM fertilizer was found suitable for the yield and quality of saffron stigma for second-year crops in both soils (non-saline and saline). The observed OTUs, Chao1, Fischer, and ACE indexes based on 16s rRNA metagenomic analysis revealed 2-4 times greater bacterial diversity in the rhizosphere soil of PM-B and SG-B treatments than in the control. Furthermore, 347 bacterial species were found in PM-B- or SG-B-amended soils absent in control treatments.
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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 ».