Benefits of Vermicompost as a Constituent of Growing Substrates Used in the Production of Organic Greenhouse Tomatoes
Notice bibliographique
Résumé
Six individual growing substrate components were selected. From the individual components, 35 growing substrates were constructed. Preliminary analyses, which included pH, electrical conductivity, and macro- and micronutrient concentrations, combined with environmental and cost implications were conducted to identify which substrates had the appropriate properties for growing tomatoes. From the 35 combinations, four growing substrates were chosen as having preferred properties required for organic greenhouse tomato production. A 22-week growth experiment was performed to determine if any of the selected substrates could improve the marketable yield of tomatoes when compared with rockwool (RW) under greenhouse conditions. The greenhouse crop used for this experiment was Lycopersicon esculentum ‘beefsteak’ tomato, cultivar Matrix F1 Hybrid. Within the experiment, Forterra Royal GRO 1 (GRO 1; coconut coir/vermicompost) and Forterra Royal GRO 2 (GRO 2; aged pine bark/coconut coir/vermicompost) attained significantly higher marketable yields per plant compared with the plants grown in RW. A similar trend was seen in the incidence of Blossom End Rot (BER) with GRO 1 and GRO 2 having reduced numbers of BER incidences per plant when compared with RW. In conclusion, the addition of vermicompost to organic growing substrates is beneficial for tomato growth and yield.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».