Response of growth, yield, and quality of pea shoots to supplemental light-emitting diode lighting during winter greenhouse production
Notice bibliographique
Résumé
Low natural light levels during the winter months are a major limiting factor for greenhouse production in northern regions. To determine the effects of supplemental lighting (SL) on winter greenhouse production of pea shoots, crop growth, yield, and quality were investigated under the treatments of supplemental photosynthetic photon flux density (PPFD) of 50, 80, 110, and 140 μmol m −2 s −1 , all with a 16 h photoperiod, plus a no-SL control treatment, inside a Canadian greenhouse from December to March. Light-emitting diodes with a red to blue PPFD ratio of 4:1 and peak wavelengths at 665 and 440 nm were used for the lighting treatment. During the trial period, the average natural daily light integral (DLI) inside the greenhouse was 5.3 mol m −2 d −1 and the average daily temperature was around 13 °C. Compared with the no-SL control, SL of 50–140 μmol m −2 s −1 increased stem length and leaf number before the first harvest and promoted the cumulative yield (kg m −2 ) of pea shoots throughout the five harvest times. The total yield (kg m −2 ) of five harvests and weekly average stem extension rate were proportional to supplemental PPFD within the range of 0–140 μmol m −2 s −1 ; however, SL of 50–80 μmol m −2 s −1 , corresponding to total (natural + supplemental) DLI of 8.1–9.8 mol m −2 d −1 , resulted in the best integrated quality based on the evaluation of individual fresh mass, soluble solids content, succulence, and firmness. Therefore, a total DLI ranging between 8.1 and 9.8 mol m −2 d −1 can be suggested as a target for winter greenhouse production of pea shoots under conditions similar to this trial.
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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 | 0,001 |
| 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 ».