Optimal Rate of Organic Fertilizer during the Flowering Stage for Cannabis Grown in Two Coir-based Substrates
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.
Notice bibliographique
Résumé
In the expanding North American medical cannabis industry, growers lack reliable and systematically investigated information on the horticultural management of their crops, especially with regard to nutrient management and growing substrates. To evaluate organic substrates and their optimal nutrient management, five rates that supplied 57, 113, 170, 226, and 283 mg N/L of a liquid organic fertilizer (2.00N–0.87P–3.32K) were applied to container-grown plants [ Cannabis sativa L. ‘WP:Med (Wappa)’] in two coir-based organic substrates. The trial was conducted in a walk-in growth chamber and the two substrates used were ABcann UNIMIX 2-HP (U2-HP) with lower container capacity (CC) and ABcann UNIMIX 2 (U2) with higher CC. U2-HP produced 11% higher floral dry weight (yield), 13% higher growth index (GI), 20% higher ∆ 9 -tetrahydrocannabinol (THC) concentration, 57% higher THC yield (per plant), 22% higher Δ 9 -tetrahydrocannabidiolic acid (THCA) yield, and 20% higher cannabigerolic acid (CBGA) yield than U2. Increasing fertilizer rate led to increased growth and yield but also to a dilution of THC, THCA, and CBGA. In U2-HP, to maximize both yield and cannabinoid yield, the optimal organic fertilizer rates were those which supplied 212–261 mg N/L. For U2, the highest applied rate, that supplied 283 mg N/L, maximized yield; although lower rates delivered higher cannabinoid concentrations in dry floral material. The results on these substrates and recommended fertilizer rates can serve as a guide when using other organic fertilizers and substrates; although results may differ with cannabis variety.
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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 découle