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Enregistrement W4409621729 · doi:10.3390/agronomy15040992

The Impact of Fulvic Acids on Cotton Growth, Yield and Phosphorus Fertilizer Use Efficiency Under Different Phosphorus Fertilization Rates in Xinjiang, China

2025· article· en· W4409621729 sur OpenAlexaff
Kai Zhang, Xiaopeng Gao, Chao Ma, Bing Chen, Yuan Fang, Jiandong Sheng

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesScience and Technology Department of Xinjiang Uyghur Autonomous RegionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHuman fertilizationPhosphorusFertilizerYield (engineering)AgronomyChemistryPhosphate fertilizerEnvironmental scienceBiologyMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical phosphorus (P) fertilizer is often overused in arid regions with alkaline soils due to soil fixation. Fulvic acid (FA) can increase soil P availability, enhancing crop yield and P use efficiency, but its interaction with P fertilization rates and potential to reduce P fertilizer application remains unclear. A 2-year (2019–2020) field experiment was conducted in Xinjiang, China, to study the impact of FA addition (45 kg ha−1) on cotton yield and P use efficiency under different P fertilization rates (0, 50, 100 and 150 kg P2O5 ha−1). Our results showed that P fertilization significantly enhanced cotton biomass, P uptake and seed cotton yields by 17–37%, but the partial nutrient balance (PNB), agronomic efficiency (AE) and partial factor productivity (PFP) decreased with increasing P fertilization rates. FA addition did not change cotton biomass and P uptake, but significantly enhanced seed cotton yield, AE and PFP by increasing bolls per plant. No significant interactions between FA addition and P fertilization rates were observed for cotton biomass, P uptake, seed cotton yield and P use efficiencies. These findings suggest that FA can improve cotton productivity, AE and PPF of P fertilizers, helping to keep the P balance in the cotton field.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,283

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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