Growth and morphological responses of gerbera seedlings to narrow-band lights with different light spectral combinations as sole-source lighting in a controlled environment
Notice bibliographique
Résumé
To optimize light-emitting diode (LED) spectral recipes for gerbera (Gerbera jamesonii) seedling propagation, seed germination and seedling morphology, biomass, flowering, and storage quality were observed in four cultivars, ‘Midi Dark Purple’, ‘Majorette Red Dark Eye’, ‘Maxi Pink’, and ‘Maxi White’, under six spectrum treatments: (1) FL, cool white fluorescent light; (2) RB, a photon flux ratio of 85% red and 15% blue (RB-LED); (3) RB + UVB, RB-LED combined with 0.5 μmol·m−2·s−1 of ultraviolet-B; (4) RB + UVA, RB-LED combined with 9.6 μmol·m−2·s−1 of ultraviolet-A; (5) RB + G, a photon flux ratio of 60% red, 15% blue, and 25% green; (6) RB + FR, RB-LED combined with 17.3 μmol·m−2·s−1 of far-red. For all treatments, the photosynthetic photon flux density was 165 μmol·m−2·s−1 under a 16-h photoperiod. Seedling growth and morphology were similar under FL and RB for all cultivars, except for a wider canopy of ‘Majorette Red Dark Eye’ under RB. Each of the tri-chromatic light treatments (i.e., RB + UVB, RB + UVA, RB + G or RB + FR) showed similar effects as RB, except for thicker ‘Maxi Pink’ stems under RB + FR. Furthermore, the quality index, an integrated evaluation of seedling quality, was similar under all the treatments for each cultivar. Given the similar seedling quality and the advantages of LEDs, RB-LED can potentially replace FL for controlled-environment gerbera seedling production, but the tri-chromatic lights tested in this study appear to be unnecessary.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».