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Enregistrement W7162003988 · doi:10.82308/30350

Crop response to water and fertilizers used in soil modified with hydrogels

2022· dissertation· en· W7162003988 sur OpenAlexaboutno aff
Anshika Jain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePolymer-Based Agricultural Enhancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsIrrigationCropGreenhouseCrop yieldFertilizerSoil waterBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing water and nitrogen use efficiency is essential to increase crop production and to reduce environmental degradation. Cellulosic hydrogels derived from paper waste, have the ability to retain and gradually release water and nitrogen for optimum plant growth. This study assessed crop response to water and NO3 − N with hydrogels amended in the soil. Tomato was used as the crop for this study as it is the most widely cultivated vegetable crop with a sensitive response to water and nitrogen. An experiment was conducted during 2020-2021 in the research greenhouse at Macdonald Campus of McGill University, comprising the following treatments: freeze-dried hydrogels (FDH), oven-dried hydrogels (ODH), control (without hydrogels) as well as two irrigation treatments (95% and 75% available water content (AWC)). Equivalent beads (32.10 of FDH and 35.96 g of ODH) corresponding to 4.6 g of 20-20-20 N-P-K fertilizer were applied before transplanting, at a depth of 0.15m from the soil surface. The treatments were replicated three times using a factorial design. The results indicated that FDH- 95% AWC treatment produced the highest average crop yield of 0.88 kg plant-1, compared to the ODH (0.32 kg plant-1) and control treatments (0.40 kg plant-1). The hydrogel and AWC combinations did not significantly (p > 0.05) impact plant height and stem diameter, while these treatment combinations enhanced and significantly affected crop yield, leaf area index and plant biomass (p < 0.05). FDH and ODH produced a substantially higher yield and saved 15 % and 20% of irrigation water (225mm) as compared to the control treatment. Furthermore, there was a noticeably higher water use efficiency in the FDH-95 (3.911 kg m-1 plant-1) treatment as compared to the ODH-95 (1.467 kg m-1 plant-1) and control (1.509 kg m-1 plan-1) treatments. With soil only, and no crop, FDH was most effective in releasing fertilizer to the plants. The FDH gradually increased NO3 − N concentration from 20 to 65 mg kg-1 over a month. The results indicate that under FDH and ODH treatments, excess nitrate was stored in the soil vacuoles, and was remobilized for uptake by the plant roots. The overall performance of both hydrogels was comparatively better than the control, with the FDH-95% AWC giving the highest marketable yield, and best water and nitrogen saving potential. This study showed that cellulose -paper-based hydrogels, which is a waste product from the pulp and paper industry, can be used to improve crop production

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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2022
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