A Perspective Emphasizing Circadian Rhythm Entrainment to Ensure Sustainable Crop Production in Controlled Environment Agriculture: Dynamic Use of LED Cues
Notice bibliographique
Résumé
World-wide, sustainable crop production is increasingly dependent on the protection of crops from adverse local climate conditions by using controlled environment agriculture (CEA) facilities. Today's greenhouses and plant factories are becoming very technologically advanced. Important breakthroughs in our understanding of the deployment of affordable artificial lighting systems that can supplement and even replace solar radiation is the subject of this perspective article. The key to improving sustainable CEA is to synchronize those environmental cues that best entrain the natural circadian rhythm of the crop. Patterns of circadian rhythms reflect the balance of daily metabolic cycles and phenological stages of development that integrate and anticipate environmental changes for all complex organisms. Within the last decade, our understanding of the use of light-emitting diodes (LEDs) as spectrally tunable tools for stimulating plant responses has expanded rapidly. This perspective proposes that extending the photoperiod in CEA is an economically sustainable goal to for year-round productivity of tomato, using dynamic LED shifts that entrain the circadian rhythm. When the photoperiod is extended too far, tomato experiences injury. To avoid yield reduction, we look to nature for clues, and how circadian rhythms evolved in general to long-photoperiods during the summer in high-latitudes. It follows that circadian rhythm traits are good targets for breeders to select new tomato cultivars suitable for CEA. Circadian rhythm entrainment, using dynamic LED cues, can be tailored to any latitude-of-origin crop, and thus expands the strategies ensuring sustainable food security including healthy diets locally in any region of the world.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».