Lemongrass Productivity, Oil Content, and Composition as a Function of Nitrogen, Sulfur, and Harvest Time
Notice bibliographique
Résumé
Lemongrass [Cymbopogon flexuosus (Steud.) Wats, (syn. Andropogon nardus var. flexuosus Hack; A. flexuosus Nees)] is one of the most widely grown essential oil plants in the world. Field experiments were conducted at Verona and Poplarville, MS, to evaluate the effects of N (0, 40, 80, and 160 kg N/ha) and S (0, 30, 60, and 90 kg S/ha) on lemongrass biomass productivity, essential oil content, yield, and oil composition. Overall, the essential oil content varied within 0.35 to 0.6% of the dried biomass. The major constituents were geranial (25–53%), neral (20–45%), caryophyllene oxide (1.3–7.2%), and t‐caryophyllene (0.3–2.2%). Biomass yields at Verona ranged from 9486 to 19,375 kg/ha, while oil yields ranged from 30 to 139 kg/ha. Overall, dry weight yields increased with the application of 80 kg N/ha relative to the 0 kg N/ha and with 160 kg of N/ha relative to the 0 and 40 kg N/ha treatments. At Poplarville, biomass yields varied from 8036 to 12,593 kg/ha, while oil yields ranged from 23.5 to 89.5 kg/ha. The application of N at 160 kg/ha at Poplarville increased dry weight yields relative to the N at 0 or 40 kg/ha rates, irrespective of the rate used for S. At Verona, within each S application rate, biomass yields were highest in Harvest 2, lower in Harvest 1, and the lowest in Harvest 3 (regrowth). The combined biomass yields of Harvest 1 and Harvest 3 would be lower, but oil yields would be higher compared to Harvest 2 (single‐harvest system). Lemongrass can be grown as an annual essential oil crop in the southeastern United States, with a potential for dual utilization: essential oil and lignocellulosic material for ethanol production.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».