Extension of Cut Carnation Vase Life Using Compost Tea, Putrescine and Plant Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Cut flower vase life can be extended by various natural products, but their efficacy when mixed with compost tea is not reported. A study was performed to determine cut carnation (Dianthus caryophyllus cv. White Sim) vase life in 1 L of formulations (1) C3.5: 3.5% compost tea + 15 mg putrescine; (2) R5L10: C3.5 + 5 mL rosemary (Salvia rosmarinus) + 10 mL lemon (Citrus limon) extracts; (3) R10L10: C3.5 + 10 mL rosemary + 10 mL lemon extracts; (4) R5L20: C3.5 + 5 mL rosemary + 20 mL lemon extracts; (5) R10L20: C3.5 + 10 mL rosemary + 20 mL lemon extracts; (6) Chrysal: Floral Chrysal Clear (positive control); and (7) Dw: distilled water alone (negative control). The 15 mg putrescine significantly (P=0.002) reduced compost tea turbidity by 34%. The neutral pH of C3.5 and Dw did not change. However, pH increased by 24% in Chrysal and reduced by 39% in R5L10, R10L10 and R5L20 and by 54% in R10L20 on day 11. TDS and EC were highest in Chrysal from days 1 to 11. Petal discoloration, wilt, shrinkage and neck bend were delayed by C3.5 followed by Chrysal and then R5L10, but were accelerated by the other treatments. In conclusion, the cut carnation cv. White Sim longevity as influenced by variations in the vase solutions was Chrysal (14 days) > C3.5 (12.6 days) > R5L10 (10.7 days) but ≤ 9 days in the other treatments. These results were confirmed by a 2-D principal component analysis biplot. Future study will investigate microbial interaction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».