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Enregistrement W4380875959 · doi:10.3390/plants12122348

Improving Boron and Molybdenum Use Efficiencies in Contrasting Cultivars of Subirrigated Greenhouse-Grown Pot Chrysanthemums

2023· article· en· W4380875959 sur OpenAlexafffund
Katherine R. Teeter-Wood, Edward J. Flaherty, Alyna J. Donetz, Gordon J. Hoover, William N. MacDonald, David J. Wolyn, Barry J. Shelp

Notice bibliographique

RevuePlants · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensNiagara CollegeUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésInflorescenceNutrientCultivarRandomized block designBoronGreenhouseFertilizerVegetative reproductionMolybdenumHorticultureAgronomyChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fertilizer boron (B) and molybdenum (Mo) were provided to contrasting cultivars of subirrigated pot chrysanthemums at approximately 6–100% of current industry standards in an otherwise balanced nutrient solution during vegetative growth, and then all nutrients were removed during reproductive growth. Two experiments were conducted for each nutrient in a naturally lit greenhouse using a randomized complete block split-plot design. Boron (0.313–5.00 µmol L−1) or Mo (0.031–0.500 µmol L−1) was the main plot, and cultivar was the sub-plot. Petal quilling was observed with leaf-B of 11.3–19.4 mg kg−1 dry mass (DM), whereas Mo deficiency was not observed with leaf-Mo of 1.0–3.7 mg kg−1 DM. Optimized supplies resulted in leaf tissue levels of 48.8–72.5 mg B kg−1 DM and 1.9–4.8 mg Mo kg−1 DM. Boron uptake efficiency was more important than B utilization efficiency in sustaining plant/inflorescence growth with decreasing B supply, whereas Mo uptake and utilization efficiencies appeared to have similar importance in sustaining plant/inflorescence growth with decreasing Mo supply. This research contributes to the development of a sustainable low-input nutrient delivery strategy for floricultural operations, wherein nutrient supply is interrupted during reproductive growth and optimized during vegetative growth.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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