Greenhouse Pepper Growth and Yield Response to Copper Application
Notice bibliographique
Résumé
Copper (electrolytically generated or from cupric sulfate) is increasingly used to control diseases and algae in the greenhouse industry. However, there is a shortage of information regarding appropriate management strategies for Cu 2+ (Cu) in greenhouse hydroponic production. Three greenhouse studies were conducted to examine the growth and yield responses of sweet pepper ( Capsicum annuum L. , Triple 4, red) to the application of Cu in hydroponic production systems. In the first two experiments, plants were grown on rockwool and irrigated with nutrient solutions containing Cu at concentrations of 0.05, 0.55, 1.05, 1.55, and 2.05 mg·L –1 . Copper treatments were started either when plants were 32 days old and continued for 4 weeks, or when plants were 11 weeks old and continued for 18 weeks, respectively. In the third experiment, roots of solution cultured pepper seedlings were exposed to Cu (1.0, 1.5, and 2.0 mg·L –1 ) containing nutrient solutions for 2 hours per day for 3 weeks. Higher Cu treatment initialized when plants were 32 days old significantly reduced plant leaf number, leaf area, leaf biomass, specific leaf area, stem length and shoot biomass. The calculated Cu toxicity threshold was 0.19 mg·L –1 . However, when treatment initialized at plants were 11 weeks old, Cu did not have significant effects on leaf chlorophyll content, leaf area or specific leaf area. Copper started to show significant negative effects on leaf biomass and shoot biomass at 1.05 mg·L –1 or higher levels. Copper treatments did not have any significant effect on fruit number, fresh weight or dry weight. Under all the Cu levels, fresh fruit copper contents were lower than 0.95 mg·kg –1 which is below the drinking water standard of 1.3 mg·kg –1 . Seedling growth was significantly reduced by exposing roots to Cu (≥1.0 mg·L –1 ) containing solutions even for only 2 h·d –1 .
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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 | 0,000 |
| 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 ».