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Enregistrement W4393903766 · doi:10.1139/cjps-2023-0120

Validation of a delivery strategy for reducing nutrient inputs and improving nutrient use efficiency in greenhouse-grown sub-irrigated pot chrysanthemums

2024· article· en· W4393903766 sur OpenAlexafffundvenueabout
Barry J. Shelp, Katherine R. Teeter-Wood, Edward J. Flaherty, Lou M. Schenck, Jamie Aalbers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésNutrientGreenhouseInflorescenceOrnamental plantFertilizerBiologyNutrient managementAgronomyCultivarPlant nutritionEnvironmental scienceHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments were conducted in a naturally lit research greenhouse to validate our modified strategy for delivering nutrients to sub-irrigated chrysanthemum plants. A split-plot design was used with four blocks arranged randomly, three nutrient rates as the main plot, and two contrasting cultivars as the subplot. The entire nutrient supply was removed at bud break and markedly reduced during vegetative growth, compared to common commercial fertilizer formulations, without adversely affecting tissue nutrient levels and plant/inflorescence quality, indicating that the plants were functioning in the low nutrient sufficiency zone. Specific nutrients (Nt) were more likely to exhibit improved uptake efficiency (shoot Nt content/Nt supply) than improved utilization efficiency (inflorescence DM/shoot Nt content) with decreasing nutrient supply. Thus, the common practice of delivering superfluous nutrient levels to greenhouse-grown chrysanthemum has little scientific merit in terms of nutrient accumulation and plant longevity. Applying a low‐input nutrient delivery strategy to the cultivation of indoor-grown, potted ornamental plants would improve the overall sustainability of the Canadian floricultural industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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