Effects of Hydroponics Systems on Growth, Yield and Quality of Zucchini (Cucurbita pepo L.)
Notice bibliographique
Résumé
There is dearth of information pertaining to hydroponics production of zucchini in the Kingdom of Eswatini. The objective of this study was to determine the effects of hydroponics systems on growth, yield and nutritional content of zucchini. The research was conducted in three greenhouses of the Horticulture Department, Faculty of Agriculture, Luyengo Campus at the University of Eswatini between July and October 2018. The experiment was laid out in a split-plot design replicated four times. Three hydroponics systems were used as the main plots, i.e. elevated tray, ground lay bed and Nutrient Film Technique (NFT) systems. The sub-plots were allocated to the three varieties, i.e., Amanda, Hygreen and Terminator. The zucchini grown in elevated tray hydroponics system had the highest yield in all the varieties compared to the other hydroponics systems. The results showed that there were significant differences in the growth, yield and nutritional content of zucchini cultivars grown in the different hydroponics systems. The tallest plants (26.1cm) were obtained in cultivar Terminator grown in the elevated tray system and the highest number of leaves (15) was obtained in cultivar Terminator grown in the elevated tray system. Cultivar Terminator grown in the elevated tray system had the highest total yield (15.8 tons/ha) while Hygreen plants produced in the NFT system recorded the lowest total yield (1.04 tons/ha). There were no significant differences in the iron content of zucchini among the cultivars grown in the different hydroponics systems. The results of this study revealed that different zucchini cultivars responded differently when grown in the different hydroponics systems. Therefore based on the results of this study it is recommended that Terminator zucchini cultivar can be produced in the elevated tray hydroponics system.
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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) | 0,001 | 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 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 ».