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Enregistrement W4412451880 · doi:10.1016/j.fcr.2025.110068

Sugar kelp application for sustainable potato production in Prince Edward Island: Impacts on soil, greenhouse gas emissions, and yield

2025· article· en· W4412451880 sur OpenAlexafffundabout
Raheleh Malekian, Travis J. Esau, Gurpreet Singh Selopal, K. S. Grewal

Notice bibliographique

RevueField Crops Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFlowering Plant Growth and Cultivation
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésYield (engineering)KelpGreenhouse gasEnvironmental scienceSugarProduction (economics)AgronomySustainable productionGreenhouseSugar productionAgroforestryBiologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Sugar kelp (SK) is a promising organic fertilizer with the potential to enhance crop yield, improve soil health, and reduce environmental impacts. However, its specific effects on soil quality, crop productivity, and particularly its role in climate change mitigation are still not well understood. Objectives This study evaluated the effects of SK, as seaweed-based organic fertilizer, and its combinations with IF on soil health, emissions of CO 2 and N 2 O, as well as CH 4 uptake, potato growth and yield during the 2023 and 2024 growing seasons in Prince Edward Island, Canada’s largest potato-producing province. Methods Field experiments were conducted over a two-year period (2023 and 2024). In 2023, treatments included: SK alone (2 tons ha - ¹), IF alone (meeting the full nitrogen (N) requirement), SK + IF (50 %-50 % N), and control (no fertilizer). In 2024, treatments were: IF alone, SK + IF (full N), SK + IF (80 % N), and control. The study measured soil organic matter, pH, P 2 O 5 , K 2 O, Ca, Mg, Cu, Zn, S, Mn, Fe, Na, Al, and NO 3 - , along with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and potato yield. Soil emission of CO 2 and N 2 O emissions, and soil CH 4 uptake were also measured using the Li-COR trace gas analyzer. Results Soil pH, organic matter, calcium, magnesium, and cation exchange capacity remained stable across treatments. Trace elements such as copper, iron, and zinc also showed minimal variation. However, the SK application significantly increased soil sodium concentrations in both years (p < 0.05). In 2024, nitrate (NO₃⁻-N) levels were significantly higher in the IF treatments than in the control. Cumulative CO₂ emissions and CH₄ uptake did not differ significantly among treatments in either year. IF-only treatments showed the highest cumulative N₂O emissions, whereas treatments combining SK with reduced IF significantly lowered cumulative N₂O emissions to levels similar to the control. These reduced-emission treatments maintained NDVI values and potato yields comparable to those of the full IF treatments, both of which outperformed the control. Conclusions These results suggest that combining SK with reduced IF can sustain potato yields while significantly lowering N₂O emissions. These findings highlight the potential of SK in sustainable fertilizer strategies; however, further long-term research and economic analysis are necessary to evaluate its broader viability in agriculture.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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