Maintaining exponential growth, solution conductivity, and solution pH in low-ionic-strength solution culture using a computer-controlled nutrient delivery system
Notice bibliographique
Résumé
Studies of plant nutrient requirements in solution culture have often used nutrient concentrations many-fold higher than levels found in fertile soils, creating an artificial rooting environment that can alter patterns of nutrient acquisition. The relative addition rate (RAR) technique addresses this problem by providing nutrients in exponentially increasing quantities to plant roots in solution culture. A computer-controlled RAR nutrient delivery system has been developed to reduce workload and to facilitate more frequent nutrient additions (4x daily) than is possible with manual additions. In initial experiments, a minimum background solution containing 500 microM nitrogen and all other essential nutrients in optimal proportions was required for the healthy growth of Triticum aestivum. This requirement was reduced to 50 microM nitrogen when calcium in the background solutions was increased to 400 microM. Varying the abundance of ammonium and nitrate in both background and delivery solutions provided a means of controlling plant-induced pH changes in growth solutions. In optimized solutions, plant relative growth rates (RGR) in the order of 0.2 g g(-1) plant d(-1) were maintained over a 22 d experimental period. Variation in RARs provided a means of growing plants with varying RGRs under relatively constant conditions of solution electrical conductivity and pH.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».