Effects of Nitrogen on the Yield and Quality of Selected Chinese Medicinal Plants of the Lamiaceae Family
Notice bibliographique
Résumé
With many of the practicing acupuncturists in the United States prescribing herbal formulas, the demand for Chinese medicinal plants has been increasing. In the past several years, however, quality concerns have been raised about medicinal plants imported from China. To assure the safe and efficacious care for patients, practitioners need good quality plant material produced under controlled and documented conditions in accordance with good agricultural practices. The objective of this research was to determine whether quality plant material of selected species of Chinese medicinal plants could be cultivated in the northeastern United States and whether such cultivation was economically feasible. For these reasons, Agastache rugosa (Fisch. & C.A. Mey.) Kuntze, Leonurus heterophyllus Sweet, L. sibiricus L., and Schizonepeta tenuifolia Briq. were field grown in a randomized complete block design using 0, 100, and 200 kg ha −1 of nitrogen supplied as soybean meal. The nitrogen treatments resulted in dose-related increases in yield in all species. Preliminary organoleptic evaluation (color, aroma, taste, cleanliness) suggests the cultivated Chinese medicinal plants were of higher quality than commercially available plant material imported from China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».