Irrigation Management Strategies for Medical Cannabis in Controlled Environments
Notice bibliographique
Résumé
Medical cannabis production is a new industry in Canada and represents a challenge for the production of a repeatable and standardized product for medical use. A reliable and reproducible environmental control strategy can contribute significantly to meeting this challenge. Irrigation management and control of plant water status is one of the key environmental control elements. To assess the effects of various irrigation management strategies this study deployed in situ stem psychrometers to measure the water status of plants. As a routine feedback device for irrigation control these devices are not ideal for large-scale production so correlation with the key environment variable representing the aerial demand for moisture (vapour pressure deficit) was assessed. By establishing a relationship between cumulative water potential (cWP) and cumulative vapour pressure deficit (cVPD) an irrigation management strategy that predicted plant water status based on measurements of cVPD could be employed. Three treatments; control (irrigation events every 1-2 days), mild-stress (irrigation events every 2 days), and moderate-stress (irrigation events every 3 days) were tested. The effects of flushing were also investigated to determine whether it had the intended effect of reducing nutrient concentrations within the dried bud. Through the use of psychrometers, water status (cWP) thresholds were correlated with humidity (cVPD) thresholds and reduced irrigation frequency resulting in water use reductions up to 45.7% which had negligible impacts on yield and cannabinoid profile. Flushing was found to be ineffective in removing any significant amount of nutrient from the bud.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».