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Enregistrement W4408564448 · doi:10.1371/journal.pone.0320005

Biochar enhances seed germination and crop early growth for sustainable agriculture in Bangladesh

2025· article· en· W4408564448 sur OpenAlexaff
Md. Rezaul Karim, Md Abdul Halim, Romel Ahmed

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharGerminationSolanumAgronomyRandomized block designBiologyPopulationCropShootHorticultureChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar (BC) application to low-fertility soils enhances crop yield, soil quality, and sustainable agricultural production. Although many studies have explored the effects of biochar on tropical crops, research specific to Bangladesh is limited. Given the agrarian system in Bangladesh, dense population, and vulnerability to climate change, adopting sustainable agricultural practices is essential. This study evaluates the impact of different biochar dosages on the germination and early growth of five major crops Oryza sativa (rice), Triticum aestivum (wheat), Capsicum annuum (chili), Solanum melongena (eggplant), and Solanum lycopersicum (tomato) using Acacia auriculiformis wood-waste biochar. The research was conducted using a randomized complete block design (RCBD) in a nursery setting. Biochar treatments of 10 t/ha and 15 t/ha were applied, with assessments made of germination (%), germination rate (after 7 days), shoot height (cm), root height (cm), leaf number, and root-shoot dry weight ratio. The results indicated a significant (p < 0.001) increase in germination (%) with higher biochar application rates. The linear mixed-effects model showed a significant effect of biochar treatment on germination (%) (F = 57.33, p < 0.001) and a significant interaction with crop type (F = 15.84, p < 0.001). In C. annuum, the 15 t/ha treatment resulted in a 96% increase in germination compared to the control (43.3 ± 1.08% vs 85.1 ± 2.15%). Similarly, in O. sativa, germination was significantly higher with the 10 t/ha (84.5 ± 1.52%) and 15 t/ha (91.8 ± 1.49%) treatments compared to control (59.3 ± 2.38%). Biochar significantly (p < 0.05) influenced early germination rates (after 7 days) and early growth parameters (e.g., shoot length, leaf count, root-shoot ratio), with the 15 t/ha treatment showing substantial improvements for C. annuum and O. sativa, while no significant effects were observed for S. lycopersicum. These findings underscore the potential of A. auriculiformis in enhancing germination and early growth of economically important crops, highlighting its role in promoting sustainable agriculture in Bangladesh.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations6
Publié2025
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