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Enregistrement W4416629265 · doi:10.17660/actahortic.2025.1440.65

Impact of mineral, organic, and industrial by-product fertilization on leaf nutrient status of wild lowbush blueberry

2025· article· W4416629265 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony J. Pelletier, Patrick Faubert, Jean Lafond, Normand Bertrand, Jean Legault, Rock Ouimet, David E. Pelster, André Pichette, Claude Villeneuve, Noura Ziadi, Maxime C. Paré

Notice bibliographique

RevueActa Horticulturae · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman fertilizationNutrientYield (engineering)Crop yieldCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring wild lowbush blueberry (WLB) leaf tissue during the sprout year provides adequate guidelines for fertilizer recommendations. Conventional mineral (MIN) fertilizers and dried poultry manure (organic (ORG)) are environmentally and financially costly to acquire. Pulp and paper mill sludge (PPMS) and synthetic anhydrite (SA) are two industrial by-products that could be used from an industrial ecology perspective to substitute conventional fertilizers due to their local availability and positive agronomic effects. Our study assessed the impacts of conventional MIN, ORG, PPMS, and SA applications on the nutrient leaf status of WLB in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region (Québec, Canada). An experimental study was carried out in 2021 on 10-m2 plots that included seven fertilization treatments (MIN, ORG, PPMS, 1SA, 2SA, PPMS+1SA, PPMS+2SA) and control without fertilization. A nitrogen (N) input of 50 kg N ha‑1 was used for N-containing fertilizers. A calcium (Ca) input of 1,558 kg Ca ha‑1 was used for 1SA. Nutrients were monitored in leaf tissue analyses (N, phosphorus (P), potassium (K), Ca, magnesium (Mg), manganese (Mn), sulfur (S), carbon (C), and hydrogen (H)). Compared to the control, 1SA application (no N input) significantly increased N, P, K, and S leaf contents by 17, 40, 68, and 263%, respectively. The PPMS applied on its own had similar effects as ORG fertilization. However, N, P, K, Mn, and S leaf contents increased significantly when PPMS was combined with SA. Compared to SA fertilization on its own, Mn leaf content was lower with PPMS and ORG than other fertilization treatments. Fertilization had no detectable effects on Ca and Mg leaf contents. A combination of different by-products as fertilizers could be a promising alternative to conventional fertilizers, as their use ensures optimal leaf nutrient contents, which could be translated into WLB productivity and improved local circular economy among industries.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · 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
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