Closing the Yield Gap for Cannabis: A Meta-Analysis of Factors Determining Cannabis Yield
Notice bibliographique
Résumé
was restricted to varieties that yielded high-quality fiber while producing low levels of the psychoactive cannabinoid tetrahydrocannabinol (THC). In the last few years, a number of jurisdictions have legalized the production of medical and/or recreational cannabis with higher levels of THC, and other jurisdictions seem poised to follow suit. Consequently, demand for industrial-scale production of high yield cannabis with consistent cannabinoid profiles is expected to increase. In this paper we highlight that currently, projected annual production of cannabis is based largely on facility size, not yield per square meter. This meta-analysis of cannabis yields reported in scientific literature aimed to identify the main factors contributing to cannabis yield per plant, per square meter, and per W of lighting electricity. In line with previous research we found that variety, plant density, light intensity and fertilization influence cannabis yield and cannabinoid content; we also identified pot size, light type and duration of the flowering period as predictors of yield and THC accumulation. We provide insight into the critical role of light intensity, quality, and photoperiod in determining cannabis yields, with particular focus on the potential for light-emitting diodes (LEDs) to improve growth and reduce energy requirements. We propose that the vast amount of genomics data currently available for cannabis can be used to better understand the effect of genotype on yield. Finally, we describe diversification that is likely to emerge in cannabis growing systems and examine the potential role of plant-growth promoting rhizobacteria (PGPR) for growth promotion, regulation of cannabinoid biosynthesis, and biocontrol.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».