Light Quality Impacts Vertical Growth Rate, Phytochemical Yield and Cannabinoid Production Efficiency in Cannabis sativa
Notice bibliographique
Résumé
Light is one of the most crucial parameters for enclosed cannabis (Cannabis sativa) production, as it highly influences growth, secondary metabolite production, and operational costs. The objective of this study was to investigate and evaluate the impact of six light spectra on C. sativa (‘Babbas Erkle Cookies’ accession) growth traits and secondary metabolite (cannabinoid and terpene) profiles. The light spectra evaluated included blue (430 nm), red (630 nm), rose (430 + 630 nm, ratio 1:10), purple (430 + 630 nm, ratio 2:1), and amber (595 nm) LED treatments, in addition to a high-pressure sodium (HPS, amber-rich light) treatment as a control. All the LED light treatments had lower fresh mean inflorescence mass than the control (HPS, 133.59 g plant−1), and monochromatic blue light yielded the least fresh inflorescence mass (76.39 g plant−1). Measurement of Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) concentration (%) and total yield (g plant−1) showed how inflorescence mass and THC concentration need to be analyzed conjointly. Blue treatment resulted in the highest THC concentration (10.17% m/m), yet the lowest THC concentration per plant (1.44 g plant−1). The highest THC concentration per plant was achieved with HPS (2.54 g plant−1). As with THC, blue light increased cannabigerol (CBG) and terpene concentration. Conversely, blue light had a lesser impact on cannabidiol (CBD) biosynthesis in this C. sativa chemotype. As the combined effects of the light spectrum on both growth traits and secondary metabolites have important ramifications for the industry, the inappropriate spectral design could cause a reduction in cannabinoid production (20–40%). These findings show promise in helping producers choose spectral designs that meet specific C. sativa production goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».