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Enregistrement W6901856091 · doi:10.60692/k81ye-4nk53

Biochar-fertilizer mixture: does plant life history trait determine fertilizer application rate?

2023· article· en· W6901856091 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerYield (engineering)BiocharBiomass (ecology)ManureCrop yield

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual cumin and perennial fennel are economically important medicinal crops of cold dry regions of Pakistan. We hypothesized that the cumin, which produces 2–3 times less biomass, will respond to lower rates of mixture of biochar with synthetic NPK fertilizer or manure, compared to fennel. The NPK, poultry manure and their mixture with wood-derived or cow manure-derived biochars were applied for three consecutive years. No positive relation between application rate of biochar-mixed fertilizers and yield of both crops was observed over three years of study, except that manure-derived biochar-NPK mixture had a positive relation (R2 = 0.99, P = 0.01) with the yield of fennel only during the third year. Significant positive influences of biochar-based fertilizers compared to control were observed for cumin and fennel of third year cropping. The co-amendment of NPK (0.14 kg ha−1) with manure-derived biochar (6.6 t ha−1) consistently increased the yield of cumin during the first two years of cropping, as opposed to NPK fertilizer. Cumin had a greater seed:stover biomass ratio when it received the co-amendment of wood-derived biochar with NPK or poultry manure. Our findings indicate that there is some potential for biochar-fertilizer amendments to improve the growth of these high-value medicinal crops.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,147 · 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