Soilless cultivation of soybean for <scp>B</scp>ioregenerative <scp>L</scp>ife‐<scp>S</scp>upport <scp>S</scp>ystems: a literature review and the experience of the <scp>MEL</scp>i<scp>SSA P</scp>roject – <scp>F</scp>ood characterisation <scp>P</scp>hase <scp>I</scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Higher plants play a key role in Bioregenerative Life-Support Systems (BLSS) for long-term missions in space, by regenerating air through photosynthetic CO2 absorption and O2 emission, recovering water through transpiration and recycling waste products through mineral nutrition. In addition, plants could provide fresh food to integrate into the crew diet and help to preserve astronauts' wellbeing. The ESA programme Micro-Ecological Life-Support System Alternative (MELiSSA) aims to conceive an artificial bioregenerative ecosystem for resources regeneration, based on both microorganisms and higher plants. Soybean [Glycine max (L.) Merr.] is one of the four candidate species studied for soilless (hydroponic) cultivation in MELiSSA, because of the high nutritional value of the seeds. Within the MELiSSA programme - Food characterisation Phase I, the aim of the research carried out on soybean at the University of Naples was to select the most suitable European cultivars for cultivation in BLSS. In this context, a concise review on the state-of-the-art of soybean cultivation in space-oriented experiments and a summary of research activity for the preliminary theoretical selection and subsequent agronomical evaluation of four cultivars will be presented in this paper.
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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 | 0,007 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 découle