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Enregistrement W2513289528 · doi:10.4236/ajps.2016.712150

The Effect of Nitrogen and Phosphorus Ratios and Electrical Conductivity on Plant Growth

2016· article· en· W2513289528 sur OpenAlexaff
Laura Wiser, Theo J. Blom

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Plant Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorusPlant growthAmmoniumNitrogenNutrientAgronomyHorticultureChemistryBiologyBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental concerns surround the use of plant growth retardants (PGRs) for plant height control, and non-chemical alternatives to PGRs can be labor intensive and expensive. Macronutrient modification is a little-studied, yet potentially effective method of controlling plant height. A number of studies have suggested that phosphorus (P) limitation may restrict plant height. Anecdotal evidence also suggests that using nitrate (NO3-), rather than ammonium (NH4+), as the principal nitrogen (N) source may help control plant height. The primary objective of this study was to evaluate different ratios of NO3-/ NH4+, NO3-/P and NH4+/P as well as electrical conductivity (EC) on plant height and growth. This was tested in a hydroponic system using marigolds, sunflowers and tomatoes. Initially, different ratios were tested at an EC of 1.2 dS·m-1, followed by using the same ratios at four ECs (0.6, 1.2, 2.2 and 4.0 dS·m-1) as a second objective. Although ratios did, at times, limit plant height, responses were season and species dependent, suggesting that modifications in plant nutrition, at the ratios used in this study, may not effectively control plant height in hydroponic systems. More consistent, yet species specific, height control was achieved by increasing EC level.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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