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Enregistrement W2123091738 · doi:10.5539/jas.v2n3p17

Oxygation Improves Yield and Quality and Minimizes Internal Fruit Crack of Cucurbits on a Heavy Clay Soil in the Semi-arid Tropics

2010· article· en· W2123091738 sur OpenAlexvenueno aff
Surya P. Bhattarai, J. Dhungel, David J. Midmore

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentral Queensland University
Mots-clésCitrullus lanatusTranspirationCucurbita maximaDry matterHorticultureAgronomyYield (engineering)Water-use efficiencyDrip irrigationIrrigationPhotosynthesisBotanyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effects of aerated irrigation water (oxygation) with subsurface drip irrigation, employing an in-line air injector (Mazzei venturi to introduce 12% air by volume of water) on yield, fruit quality and water use efficiency of watermelon (Citrullus vulgaris) and pumpkin (Cucurbita maxima) in a heavy clay soil. The fruit yield with oxygation increased from 14.5 t ha-1 to 24.6 t ha-1, and 26.3 t ha-1 to 28.9 t ha-1, for watermelon and pumpkin, respectively. The total soluble solids (ºBrix) increased by 19% with oxygation (13.2 vs. 11.1%), and internal fruit crack decreased for watermelon, whereas fruit dry matter increased by 4% (40 vs. 38.4%) and ºBrix by 7% (13.7 vs. 12.8%) in pumpkin. Season long water use efficiency was greater with oxygation compared to the control. The higher yield with oxygation was associated with a more rapid canopy cover, more leaf chlorophyll, and an increase in leaf photosynthetic rate, and leaf transpiration and increase in fruit number and size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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