The Application and Effect Evaluation of Eco-Friendly Soil Improvement Techniques in the Cultivation of <i>Chrysanthemum morifolium</i> (Ramat.) Hemsl.
Notice bibliographique
Résumé
We have sorted out the research in recent years and found that many environmentally friendly methods, such as using organic materials to mix soil, adding biological fertilizers, adding microorganisms, planting with other crops, and scientific fertilization methods, can make chrysanthemum grow better, have higher yields, and have more beautiful flowers. Moreover, these methods can also improve the soil environment, such as making the nutrients in the soil more sufficient and the types of microorganisms more diverse. Some studies used coconut bran, earthworm manure, and leaf mold (mixed in a ratio of 2:1:1) as the substrate, and found that chrysanthemum grew stronger and the flowers were more beautiful. In addition, using biological fertilizers or microbial strains can improve the fertility of the soil and make the beneficial microorganisms in the soil more active. Planting chrysanthemum with corn not only increases the yield of chrysanthemum and the effective ingredients, but also helps increase the number of good microorganisms and improve the ecological environment of the soil. There is an organic liquid fertilizer called Jeevamrit, which, combined with scientific nutrient management, can also make the nutrients in the soil richer and the number of microorganisms more abundant. Some studies have also found that after removing viruses, the roots will grow better and the soil quality will improve. These eco-friendly soil improvement techniques can not only improve the yield and quality of chrysanthemums, but also improve the soil environment. For those who want to grow flowers sustainably, these practices are quite valuable for reference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».