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Enregistrement W3087630320 · doi:10.3390/agronomy10091420

Organic Carrot (Daucus carota L.) Production Has an Advantage over Conventional in Quantity as Well as in Quality

2020· article· en· W3087630320 sur OpenAlexfundno aff
I.B. Bender, Liina Edesi, Inga Hiiesalu, Anne Ingver, Tanel Kaart, H. Kaldmäe, Tiina Talve, Ilmar Tamm, Anne Luik

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Rural AffairsPõllumajandusministeeriumEesti Teadusfondi
Mots-clésDaucus carotaOrganic farmingOrganic fertilizerYield (engineering)AgronomyNitrateHuman fertilizationChemistrySugarFertilizerNitrogenOrganic matterPesticideAgricultureFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic production is one of the fastest growing food sectors globally. However, average yield in organic vegetable production is up to 33% lower than in conventional production. This difference could be due to higher fertilization rates in conventional, compared to organic, farming. We aimed to compare yield and quality characteristics of carrots produced under equal nitrogen fertilization rates over four years in organic and conventional conditions. We found a 14.5% higher marketable, and 10.0% lower discarded, yield in the organic compared to the average conventional treatments. In addition, carrots managed organically had 14.1% lower nitrate and 10.0% higher vitamin C content than carrots managed conventionally. There were no convincing effects of cultivation system on the nitrogen, total sugar, or dry matter content of carrots. Organically managed carrots were free of pesticide residues, while several residues were found in carrots managed conventionally. Our study reveals that organic management of carrots may exceed that of conventional methods in yield and several quality characteristics, while being free of pesticide residues. Organic fertilizer gave an advantage over mineral fertilizer, when equal rates of nitrogen were used in both production systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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