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Enregistrement W2761257254 · doi:10.21273/hortsci11903-17

Optimal Rate of Organic Fertilizer during the Vegetative-stage for Cannabis Grown in Two Coir-based Substrates

2017· article· en· W2761257254 sur OpenAlexaff
Deron Caplan, Mike Dixon, Youbin Zheng

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoirFertilizerOrganic fertilizerYield (engineering)AgronomyChemistryVegetative reproductionCannabinolHorticultureBiologyCannabinoidMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis producers, especially those with organic operations, lack reliable information on the fertilization requirements for their crops. To determine the optimal organic fertilizer rate for vegetative-stage cannabis ( Cannabis sativa L.), five rates that supplied 117, 234, 351, 468, and 585 mg N/L of a liquid organic fertilizer (4.0N–1.3P–1.7K) were applied to container-grown plants with one of two coir-based organic substrates. The trial was conducted in a walk-in growth chamber and the two substrates used were ABcann UNIMIX 1-HP with lower water-holding capacity (WHC) and ABcann UNIMIX 1 with higher WHC. No differences in growth or floral dry weight (yield) were found between the two substrates. Pooled data from both substrates showed that the highest yield was achieved at a rate that supplied 389 mg N/L (interpolated from yield-fertilizer responses) which was 1.8 times higher than that of the lowest fertilizer rate. The concentration of ∆ 9 -tetrahydrocannabinol (THC) in dry floral material was maximized at a rate that supplied 418 mg N/L, and no fertilizer rate effects were observed on Δ 9 -tetrahydrocannabidiolic acid (THCA) or cannabinol (CBN). The highest yield, cannabinoid content, and plant growth were achieved around an organic fertilizer rate that supplied 389 mg N/L during the vegetative growth stage when using the two coir-based organic substrates.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations80
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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