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Enregistrement W4224306938 · doi:10.5539/jas.v14n5p104

The Design and Technical Performance of Two Aeroponic Systems in Ghana

2022· article· en· W4224306938 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia Amankwaa-Yeboah, S. Yeboah, N. Kyei-Baffour, W. A. Agyare, E. Otoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceAgricultural engineeringProduction (economics)AgricultureFood securityAgroforestryBusinessEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and its associated variabilities is having major impacts on agricultural production across the globe. Sustainable production options that reduce the vulnerability of the food system to climate change impacts are being advocated for, with a lot of ongoing research in that direction. Aeroponics production, a soilless production system has been identified as a sustainable system that can produce food with less input (land per unit area, water, nutrient and energy). It also makes for an environmentally friendly production system. In areas of extreme soil degradation and limited land area and water, aeroponics have shown great advantages over geoponics and sustained production, thus improving on food security. The central and northern parts of Ghana where yams are predominantly grown, is challenged with access to fertile lands, rainfall variabilities and other associated threat such as pest and disease outbreaks and seasonal bush fires. The production of seed yam, which form about 25% of the production cost for yam cultivation is hampered by all these challenges. To abate these challenges and improve on the adaptation measures taken by farmers around the region, two aeroponic systems were developed in this research, to be used for the production of seed yams propagated from vine cuttings. Two designs were made: one power independent (the gravity-fed open loop system) and the other power dependent (pressurised close loop system). In the systems design, the following aspects were taken into consideration: selection of head control and emitter; design of laterals and pipe sizes (inlet and outlet pipes); and the selection of growth chamber and feed tank. Apart from the selection of the growth chamber and the design of laterals and outlet pipe, different design considerations were also taken into account for the gravity fed system. This included the selection of drip lines and emitter flow rate. Technical evaluation of the aeroponics systems were done to ascertain its effectiveness as a fertigation system based on the performance indicators for a sprinkler and drip irrigation system. Results from the technical evaluation gave a mister discharge for the power dependent system ranging from 59.00-60.5 kPa. The emitter flow rate, the equivalent evaluation parameter for the power independent system also ranges from 0.10-0.12 L/h. There was a linear correlation between the mister operating pressure, mister discharge and swath diameter for the power-dependent system. For a Christensen’s Coefficient of Uniformity (CU) and Distribution Uniformity (DU) values of 97.52% and 96.16% respectively, the power dependent system can be said to be very efficient in its operations. The same could be said for the power independent system having a CU and DU of 94.49% and 90.80% respectively. These two developed systems have shown their capability to be adopted for u se in seed yam production to reduce some of the associated challenges, especially, access to land, water, seasonal bush fires and pest and disease outbreaks.

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 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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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