Effects of rain-shelter cultivation on soil physicochemical properties and kiwifruit yield
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigated the differences in soil physical and chemical properties as well as kiwifruit yield, between rain-shelter cultivation (BY) and open-field cultivation (CK) in Southwest China from 2020 to 2021. The results indicated that the BY treatment significantly improved the nutrient supply capacity of the soil and increased fruit yield. Compared with CK, soil moisture, bulk density, pH, total nitrogen, total phosphorus, total potassium, and organic matter content were lower under the BY treatment, whereas soil conductivity, available nitrogen, available phosphorus, and available potassium were significantly higher. Principal component analysis revealed significant differences in the soil physical and chemical properties between the two cultivation methods at each sampling period. Correlation analysis between yield and soil physical and chemical properties showed that except for pH, all indicators were highly correlated with yield ( R2 > 0.87**). The BY treatment significantly increased yield by enhancing soil contents such as soil available nitrogen, phosphorus, and potassium, while reducing water content and bulk density. However, owing to the increase in soil electrical conductivity, there is a potential risk of salinization. To mitigate this, it is essential to supplement the soil with total nitrogen, total phosphorus, total potassium, and organic matter to maintain soil health.
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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 ».