Improving Cannabis Bud Quality and Yield with Subcanopy Lighting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The influence of light spectral quality on cannabis ( Cannabis sativa L.) development is not well defined. It stands to reason that tailoring light quality to the specific needs of cannabis may increase bud quality, consistency, and yield. In this study, C. sativa L. ‘WP:Med (Wappa)’ plants were grown with either no supplemental subcanopy lighting (SCL) (control), or with red/blue (“Red-Blue”) or red-green-blue (“RGB”) supplemental SCL. Both Red-Blue and RGB SCL significantly increased yield and concentration of total Δ 9 -tetrahydrocannabinol (Δ 9 -THC) in bud tissue from the lower plant canopy. In the lower canopy, RGB SCL significantly increased concentrations of α-pinine and borneol, whereas both Red-Blue and RGB SCL increased concentrations of cis -nerolidol compared with the control treatment. In the upper canopy, concentrations of α-pinine, limonene, myrcene, and linalool were significantly greater with RGB SCL than the control, and cis -nerolidol concentration was significantly greater in both Red-Blue and RGB SCL treated plants relative to the control. Red-Blue SCL yielded a consistently more stable metabolome profile between the upper and lower canopy than RGB or control treated plants, which had significant variation in cannabigerolic acid (CBGA) concentrations between the upper and lower canopies. Overall, both Red-Blue and RGB SCL treatments significantly increased yield more than the control treatment, RGB SCL had the greatest impact on modifying terpene content, and Red-Blue produced a more homogenous bud cannabinoid and terpene profile throughout the canopy. These findings will help to inform growers in selecting a production light quality to best help them meet their specific production goals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle