Does Knitted Shade Provide Temperature Reduction and Increase Yield Kale?
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to evaluate whether the air temperature, soil temperature, and luminosity in a low tunnel covered with agricultural mesh screening affected the characteristics of kale production. The study was conducted on the cultivation of kale in six different growing environments. The experimental setup consisted of randomized block design (RBD) with factorial analysis (2 × 6) with four repetitions. The kale (Brassica oleracea L. var. acephala) hybrids Hi Crop and Kobe F1 were used as plant material. The growing environments were open field and protected environments consisting of low tunnels, each covered with a different mesh screen: red, thermo-reflective silver, black, tissue-non-tissue (TNT), and organza fabric. Sensors were installed within each environment to monitor air temperature and soil temperature. The TNT screen resulted in the highest air and soil temperatures and lower yield. The black mesh resulted in lower temperatures than other coverings. Organza fabric provided the best yield (22.8%) compared to open field and it was 9.89to42.19 % more productive compared to the other meshes. Organza fabric was the best environment for the cultivation of kale in tropical climates. These data confirm that kale biomass production was greatly affected by stress high temperature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».