Determination of Microbiological Quality and Chlorophyll Levels Lettuce Grown Hydroponically With Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to determine the microbiological quality for coliform in three lettuce cultivars grown hydroponically with optimized solutions. The study was conducted in a protected environment and driven in a hydroponic system adopting the technique of laminar flow nutrientes-NFT, on the premises of the State University of Paraíba-Campus II in Lagoa Seca, PB having the following coordinates: 7°10′15″S; 35°51′14″W. The experimental design was a randomized block with a split-plot treatment in 7 × 3 factorial, with three replicates whose factors were 7 hydroponic solutions with three lettuce cultivars. The optimized solutions were formulated taking as reference the nutrient solution Furlani. The plot was constituted by nutrient solution (S). S1 = Furlani solution; S2 = domestic wastewater; S3 = optimized domestic wastewater; S4 = well water; S5 = optimized well water; S6 = wastewater from the UASB reactor and S7 = optimized wastewater from the UASB reactor and as for the subplot the three lettuce cultivars (Thais, Vanda and Veronica). In none of the samples of the three lettuce cultivars in the first experiment did the microbiological quality increase at 45°C, by the Most Probable Number (MPN) table, when the tube combination was 0-0-0, that is, without growth in none of the tubes, it is assumed that the MPN is less than 1.8 μg. ll samples were considered acceptable for the microbiological standard of thermotolerant coliforms at 45 °C/g. The leaf chlorophyll content is positively correlated with the N content in the plant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».