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Enregistrement W4320516449 · doi:10.5539/jas.v15n3p85

Response of Ozone Treatment on Disease Incidence, Dissolved Oxygen Levels, Growth and Yield of Cucumber Crop Grown in Hydroponics in Cooled Green House. Season: Summer (June-August) at DGALR, Rumais

2023· article· en· W4320516449 sur OpenAlexvenueno aff
Muthir S. Al-Rawahy, Waleed S. Al-Abri, Alya S. Al-Hinai, Hussain A. Al-Abri, Siham H. Al-Mahrooqi, Narjis M. Al-Shmali, Zainab T. Al-Khatri, Khalifa S. Al-Subhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroponicsOzoneYield (engineering)CropNutrientPythiumHorticultureAgronomyBiologyChlorophyllAnimal 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), growth and yield of cucumber crop grown in hydroponic closed system during summer season (June-August) 2022. Two nutrient solution feeding tanks were used one with ozone treatment and other without ozone treatment in randomized complete design (RCD) with four replication. The results showed significant (p < 0.05) differences were observed between the treatments in diseases infections with pythium diseases. No significant (p < 0.05) differences were detected in chlorophyll content, as SPAD values and yield between the two treatment of cucumber statistically. Ozone treated plants produced more yield 4.0 ton/gh.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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