Timing of Macronutrient Supply during Cutting Propagation of Petunia
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to quantify the effect of the timing of macronutrient applications on nutrient uptake, growth, and development of Petunia × hybrida Hort. Vilm.-Andr. ‘Supertunia Royal Velvet’ during vegetative propagation. Starting with unrooted cuttings (Day 0), fertigation was applied continuously at three time intervals (Day 0 to 7, Day 8 to 14, or Day 15 to 21) using either a “complete” (C) water-soluble fertilizer containing (in mg·L −1 ) 75 NO 3 -N, 25 NH 4 -N, 12 phosphorus (P), 83 potassium (K), 20 calcium (Ca), 10 magnesium (Mg), 1.4 sulfur (S), 2 iron (Fe), 1 manganese (Mn), 1 zinc (Zn), 0.5 copper (Cu), 0.5 boron (B), and 0.2 molybdenum (Mo) or a micronutrient fertilizer (M) containing (in mg·L −1 ) 1.4 S, 2 Fe, 1 Mn, 1 Zn, 0.5 Cu, 0.5 B, and 0.2 Mo in a complete factorial arrangement. With constant fertigation using the C fertilizer, plant dry weight (DW) doubled from Day 0 (sticking of unrooted cuttings) to Day 7 (0.020 g to 0.047 g), root emergence was observed by Day 4, and by Day 7, the average length of primary roots was 2.6 cm. During any week that the M fertilizer was substituted for the C fertilizer, tissue N–P–K concentrations decreased compared with plants receiving the C fertilizer. For example, plants receiving the M fertilizer between Day 0 and 7 had 20% lower tissue-N concentration at Day 7 compared with those receiving the C fertilizer. Although both shoot DW and leaf count increased once macronutrient fertilization was resumed after Day 7, final shoot DW and leaf count were lower than plants receiving C fertilizer from Day 0 to 21. Time to first root emergence was unaffected by fertigation. Constant application of C resulted in a higher shoot-to-root ratio at Day 21 than all other treatments. Results emphasize the importance of early fertigation on petunia, a fast-rooting species, to maintain tissue nutrient levels within recommended ranges.
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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 ».