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Enregistrement W4226076174 · doi:10.5539/jas.v14n5p53

Response of Ozone Treatment on Dissolved Oxygen Levels, Growth and Yield of Cucumber Crop Grown in Hydroponics in Cooled Green House. Season: Winter (December-March)

2022· article· en· W4226076174 sur OpenAlexvenueno aff
Muthir S. Al- Rawahy, Waleed S. Al Abri, Saif K. Al Qutati, Amal Al Zidi, Khalifa S. Al Subhi, Jassem M. Al Harrasi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroponicsOzoneYield (engineering)CropNutrientHorticultureChlorophyllAgronomyGreen houseGrowing seasonCrop yieldAquaponicsPythiumBiologyEnvironmental scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main concerns related to closed systems is the potential spread of root pathogens. With the recirculation of nutrient solutions, ozone treatment was tested for the efficacy against plant pathogen (Pythium), dissolved oxygen levels, growth and yield of cucumber crop in hydroponic closed system during December-March 2020/21. Two nutrient solution feeding tank were used one with ozone treated and other without ozone treated in randomized complete design (RCD) with four replication. The results showed that no plants were affected with pythium diseases in both treatments Ozone treated and untreated during winter season. Significant (p < 0.05) differences were observed in chlorophyll content, as SPAD values between the two treatments and their interactions in cucumber. Also, no significant differences were observed in yield between the two treatments.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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