Effect of Saline Stress and Calcium Nitrate on Lettuce Grown on Coconut Fiber
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the use of saline solutions enriched with calcium nitrate in the production of lettuce grown in coconut fiber. The experiment was carried out from July to August 2017 in a greenhouse, at the Federal Rural University of the Semi-Arid Region (UFERSA), Mossoró-RN, Brazil. A randomized block design was used, in 2 × 5 factorial scheme, with three replicates. Treatments resulted from the combination of two lettuce cultivars [Elba (Curly) and Irene (Crisphead)] and five nutrient solutions (S1- standard nutrient solution; S2-S1 + NaCl (28.48 mmol L-1); S3-S2 + Ca(NO3)2 (6.89 mmol L-1); S4-S2 + Ca(NO3)2 (9.15 mmol L-1); S5-S2 + Ca(NO3)2 (11.43 mmol L-1)]. Plants were harvest 30 days after transplantation and the following variables were analyzed: head diameter, stem diameter, number of leaves, fresh weight, dry weight, leaf area, specific leaf area and leaf succulence. The cv. Irene (Crisphead) is more tolerant to nutrient solution salinity compared with the cv. Elba (Curly). Nutrient solutions enriched with 50 and 100% of Ca(NO3)2 promoted better performance of the cultivars Elba and Irene, respectively, fertigated with saline nutrient solution.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».