Evaluation of the effect of biochar-based organic fertilizer on the growth performance of fennel and cumin plants for three years
Notice bibliographique
Résumé
This three years field study examined the influence of application rates of manure from sheep and goat (S/G) and their mixture with wood-based or farm yard manure-based biochars (FYMB) on growth performance of Foeniculum vulgare (fennel) and Cuminum cyminum (cumin). The fertilizer amendment rates were 1.66, 3.32 and 6.64 t ha−1, which were applied for three consecutive years in field. The nitrogen (N) and phosphorus (P), nitrogen use efficiency (NUE) and phosphorus use efficiency (PUE) in seeds and stover of test crops were analyzed for third year cropping only. Results demonstrated that in general, fertilizers did not influence yield of first and second year crops. The significant (P ≤ 0.05) positive influences of organic fertilizers were observed for third year crops and were of higher magnitude for C. cyminum than F. vulgare (126–306.6% increase for C. cyminum and 24.5–48.4% increase for F. vulgare than control). As compared to S/G applied at 6.64 t ha−1 rate, its co-amendment with wood-derived biochar at all application rates significantly reduced P in seeds; whereas, its co-amendment with both biochar types and at all application rates significantly reduced P in the stover of F. vulgare (Table 3; P ≤ 0.05). For the crop C. cyminum, there was no difference between treatments for the concentration of P in stover. The phosphorus use efficiency (PUE) of stover of F. vulgare was significantly improved by 80–108% and by 60–79% in response to the application of S/G and its co-amendment with FYMB respectively than control. The PUE of seeds of F. vulgare was increased by 100% than control in response to the co-amendment of manure with wood-derived biochar at high application rate (P ≤ 0.05). More profound significant improvement in PUE was observed for third year crop of C. cyminum, as most of the treatments improved PUE of seeds by171 – 561% and stover by 196–294% than control with no significant differences between fertilizer treatments. Results show no relationship between fertilizer application rates and life history trait of crops in space and time, since there was non-consistent and in general non-significant differences between fertilizer treatments for both crops.
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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) | 0,001 | 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 ».