Greenhouse Cucumber Growth and Yield Response to Copper Application
Notice bibliographique
Résumé
To determine the nutrient solution copper (Cu 2+ ) level above which Cucumis sativus L. (cucumber, cv. LOGICA F1) plant growth and fruit yield will be negatively affected, plants were grown on rockwool and irrigated with nutrient solutions containing Cu 2+ at 0.05, 0.55, 1.05, 1.55, and 2.05 mg·L −1 . Copper treatment began when plants were 4 weeks old and lasted for 10 weeks. During this 10-week period, plants were harvested at 3 weeks (short-term) and 10 weeks (long-term) after the start of Cu 2+ treatment. Neither visible leaf injury nor negative Cu 2+ effect was observed on plant growth (leaf number, leaf area, leaf dry weight, and stem dry weight) after 3 weeks of continuous Cu 2+ treatment. However, after 10 weeks of continuous Cu 2+ application, cucumber leaf dry weight was significantly reduced by Cu 2+ levels 1.05 mg·L −1 or greater; leaf number, leaf area, and stem dry weight were significantly reduced by Cu 2+ levels 1.55 mg·L −1 or greater. Copper (Cu 2+ levels 1.05 mg·L −1 or greater) also caused root browning. Some plants under the 2.05 mg·L −1 Cu 2+ treatment started to wilt after 6 weeks of continuous Cu 2+ treatment. Copper treatment did not result in any change in leaf greenness until after Week 9 from the start of the treatments. There was no sign of a negative Cu 2+ effect on cucumber fruit numbers after the first 2 weeks of production, but plants under the highest Cu 2+ concentration treatment (2.05 mg·L −1 ) gradually produced fewer cucumber fruit than the control (0.05 mg·L −1 ) and eventually resulted in lower cucumber yield. Nutrient solution can be treated with 1.05 mg·L −1 of Cu 2+ in cucumber production greenhouses; however, it is not recommended to use Cu 2+ concentrations 1.05 mg·L −1 or greater continuously long-term (more than 3 weeks). When applying Cu 2+ , it is suggested that cucumber roots be examined regularly because roots are a better indicator for Cu 2+ toxicity than leaf injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».