Establishing Irrigation Levels Targeting Higher Content of Lycopene and Water Use Efficiency in Tomato
Notice bibliographique
Résumé
The demand for healthier foods has been increasing worldwide. Associated with this trend, it is crucial to optimize the use of inputs for ensuring the sustainability of production. The fruits of tomato are important sources of minerals, vitamins, and especially of carotenoids such as the lycopene. This carotenoid plays biological activities that are crucial such as the antioxidant function, besides its proven action in the prevention of cancers and degenerative diseases. The irrigation seems to play a fundamental role in the biosynthesis of lycopene. Thus, it is fundamental to establish levels of irrigation that might provide higher content of lycopene, productivity, and efficiency in the use of water in the production of tomato. The objective of this study was to establish adequate levels of irrigation for the obtainment of higher content of lycopene, productivity of fruits, and higher efficiency in the use of water in the production of salad tomato. For this, two experiments were carried in different cropping seasons. The treatments consisted of the application of four irrigation depths, corresponding to 50, 100, 150 and 200% of the tomato evapotranspiration. The estimates of maximum productivity corresponded to the application of the irrigation depth of 112% ETc, while the maximum content of lycopene and the higher efficiency in the use of water corresponded to 50% ETc. The irrigation depth of 100% ETc is recommended as the best irrigation depth to obtain higher content of lycopene, productivity, and efficiency in the use of water jointly.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».