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Enregistrement W4206672209 · doi:10.3390/agriculture12010101

Maximization of Water Productivity and Yield of Two Iceberg Lettuce Cultivars in Hydroponic Farming System Using Magnetically Treated Saline Water

2022· article· en· W4206672209 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaline waterIrrigationPopulationSeawaterEnvironmental scienceCultivarIcebergHorticultureWater-use efficiencyAgronomyBiologySalinityGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Egypt has limited agricultural land, associated with the scarcity of irrigation water and rapid population growth. Hydroponic farming, seawater desalination and magnetic treatment are among the practical solutions for sustaining rapid population growth. In this regard, the main objective of the present research study was to design and construct a hierarchical engineering unit as a hydroponic farming system (soilless) to produce an iceberg lettuce crop using magnetically treated saline water. The treatments included four types of irrigation water: common irrigation water (IW1) with an electrical conductivity (EC) of 0.96 dS/m as a control treatment, magnetically treated common irrigation water (IW2) with an EC of 0.96 dS/m, saline water (IW3) with an EC of 4.56 dS/m and magnetically treated saline water (IW4) with an EC of 4.56 dS/m; three depletion ratios (DR) of field capacity (DR0 = 50%, DR1 = 60% and DR2 = 70%) and three slopes of hydroponic pipes (S1 = 0.0%, S2 = 0.025% and S3 = 0.075%). The results revealed that seawater contributed 7.15% to produce iceberg lettuce in the hydroponic system. The geometric parameter, the slope of the pipes, influenced the obtained luminous intensity by an average increase of 21% and 71% for S2 and S3, respectively, compared with the zero slope (horizontal pipes). Magnetization of irrigation water increased the total soluble solids (TSS) and enhanced the fresh weight and water productivity of both iceberg lettuce varieties used. The maximum percentages of TSS were 5.20% and 5.10% for lemur and iceberg 077, respectively, for the combination IW4DR2S2. The highest values of fresh weight and water productivity of 3.10 kg/m and 39.15 kg/m3 were recorded with the combinations IW3DR2S3 and IW4DR1S3, respectively, for lemur and iceberg lettuce. The percentages of these increases were 109.46% and 97.78%, respectively, when compared with the combination IW1DR0S1. The highest values of iceberg lettuce 077 fresh weight and water productivity were 2.93 kg/m and 36.15 kg/m3, respectively, which were recorded with the combination IW4DR1S3. The percentages of these increases were 112.32% and 120.56%, respectively, when compared with IW1DR0S1 (the control treatment).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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