Assessment of chemical extractants to predict available potassium for rice in calcareous soils.
Notice bibliographique
Résumé
No reliable soil test is currently available to assess the potassium (K) status of calcareous soils of Iran. Therefore, the relative efficiency of 10 extractants to predict potentially available K to lowland rice (Oryza sativa L.) was evaluated in 27 calcareous soils. The extracting capacity of the extractants was quite different, being highest for HNO 3 and lowest for CaCl 2 . The amounts of K extracted were highly correlated among chemical soil tests; the only exception was a non-significant relationship between HNO 3 -K and CaCl 2 -K. The variability in the soil K displaced by the extractants was best explained by cation exchange capacity (CEC) and silt content followed by calcium carbonate equivalent (CCE). The coefficients of determination among extractable K and rice shoot dry weight and K uptake were significant. However, K extracted by each soil test was more closely correlated with plant K uptake than with dry weight. The highest correlation was observed among K uptake and Sr-citrate-K and modified Kelowna-K, and the lowest with HNO 3 -K. Inclusion of soil properties improved the prediction power of plant-available K. Furthermore, the silt content had the most influential role in the prediction capability of K soil test. The results show that modified Kelowna, Sr-citrate and DTPA-NH 4 HCO 3 are appropriate extractants to estimate potentially available K for paddy rice in highly calcareous soils of Iran. However, relatively high variability in soil characteristics justifies an urgent need for more correlation and field calibration studies to improve K availability indices.
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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 | 0,000 | 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 ».