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Record W2783942405

Conditions édaphiques optimales pour l’implantation d’un verger de camerisiers : la gestion du pH et de la fertilisation azotée

2017· article· fr· W2783942405 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Tremblay

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryArtHumanitiesGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La camerise (Lonicera caerulea) est une nouvelle culture en émergence au Québec et très peu d’informations agronomiques ont été publiées dans la littérature scientifique jusqu’à maintenant. Les documents de références retrouvés indiquent que les camerisiers sont en mesure de croître dans divers milieux et de s’adapter à de vastes conditions édaphiques. Cependant, ces informations demeurent vagues puisqu’elles ne permettent pas de préciser les conditions optimales de culture pour la croissance et le développement de l’arbuste. Par exemple, selon les références, les camerisiers peuvent croître dans des sols à pH de 5 à 8. Toutefois, en sachant que la disponibilité des éléments nutritifs varie en fonction du pH du sol et que certaines formes de fertilisants azotés peuvent être plus facilement assimilables par les plantes en milieux acides, il devient pertinent de vérifier les effets combinés du pH et des fertilisants azotés sur la croissance des camerisiers pour éventuellement être en mesure d’établir une gestion de fertilisation adaptée à la culture. L’objectif principal de cette étude était donc de déterminer les effets de différents pH du sol et du type de fertilisation appliqué sur la croissance de jeunes camerisiers. L’expérience s’est déroulée en serre durant l’hiver 2016. Au total, quatre catégories de pH ont été expérimentées soient des valeurs de pH du sol comprises entre 4 et 7. Pour chacune des catégories de pH, cinq types de fertilisation ont été testés : un contrôle sans fertilisation, un témoin sans azote mais avec ajout de phosphore et de potassium, un traitement complet (N-P-K) avec l’azote provenant du sulfate d’ammonium (N-NH4+), un traitement complet avec l’azote provenant du nitrate de calcium (N-NO3-) et un traitement complet avec une fertilisation organique [fumier de poulet en granule (5-3-2)]. Les doses équivalentes à l’hectare ont été fixées à 40 kg d’N, 29 kg de P2O5 et 17 kg de K2O. Les apports d’azote avec engrais minéraux ont été fractionnés en quatre applications (~1 mois d’intervalle). Les camerisiers utilisés étaient de la variété Indigo Treat © et âgés d’une année. La croissance des jeunes camerisiers a été déterminée par les biomasses finales obtenues aux niveaux racinaire et aérien après 19 semaines de croissance. Les résultats montrent que les modifications du pH du sol et l’application de fertilisation azotée ont affecté significativement (P < 0.001) la croissance des jeunes camerisiers. En effet, les biomasses totales (BMT) produites par les camerisiers ont été trois fois plus importantes dans les sols aux pH faiblement acides (entre 5.5 et 6.0) que dans les sols aux pH fortement acides (entre 4.3 et 4.6). Comparativement aux sols faiblement acides, les sols moyennement acides (5.1 à 5.4) et neutres (6.3 à 7.0) ont également entrainé des diminutions en BMT de 35 % en moyenne. De plus, les apports en fertilisants azotés ont entrainé une diminution moyenne des BMT de 30 %. Toutefois, c’est au niveau des biomasses racinaires (BMR) que les effets négatifs des fertilisants azotés ont été observés. En effet, aucune différence significative n’a été notée aux niveaux des biomasses aériennes (BMA) (P = 0.127), alors qu’une diminution d’environ 50 % a été obtenue pour les BMR (P < 0.001) suite aux applications d’azote, et ce, peu importe la forme utilisée. Nos résultats démontrent que les conditions idéales favorisant la croissance de jeunes camerisiers sont un sol aux pH faiblement acides (entre 5.5 et 6.0) et une fertilisation sans azote avec ou sans phosphore et potassium.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.198
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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