Potassium and micronutrient fertilizer addition in a mock aquaponic system for drug-type <i>Cannabis sativa</i> L. cultivation
Notice bibliographique
Résumé
Cultivating drug-type Cannabis sativa L. with aquaponics could reduce mineral fertilizer use; however, its nutrient solution is often unbalanced and low in K+ and micronutrients. It is unknown if a K+ fertilizer, a micronutrient fertilizer, or both, would improve C. sativa production in aquaponic solution, as optimal K+ and micronutrient concentrations in the root zone for C. sativa during the flowering stage have not been investigated. To determine the effects of adding a K+ fertilizer and a micronutrient fertilizer to aquaponic solution for C. sativa production, we grew drug-type C. sativa in five aquaponic based solutions: aquaponic solution (control plants) (15 mg·L−1 K+); aquaponic solution with added micronutrients (Fe3+, Cu2+, Mn2+, B3+, Mo3+, and Zn2+); and aquaponic solution with added micronutrients and three K+ concentrations (75, 113, and 150 mg·L−1) during the flowering stage. To evaluate the impact of additional K+ and micronutrients on C. sativa production, we measured growth (vegetative parameters and weight), physiology (leaf gas exchange), leaf nutrition content, and yield (inflorescence weight). Adding the K+ fertilizer at 75 and 113 mg·L−1 with micronutrients to aquaponic solution increased harvest index (marketable inflorescence to shoot weight) by 16% and 22% compared with the control, respectively. Cannabis sativa dry apical inflorescence and total inflorescence yield also increased linearly with increasing K+ concentration. Alternatively, plants grown in the control (suboptimal K+ and micronutrient conditions) had no difference in growth or measured physiological parameters compared with plants with supplemented nutrients. Our study suggests that aquaponic solution mitigates low K+ concentrations from causing deficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».