Effect of Regulated Deficit Irrigation on Cucumber Growth and Fruit Yield in Greenhouse Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is an extreme global concern due to changing climate and rapid population growth. Worldwide, freshwater sources are depleting and there is a need to implement water-conserving approaches in water-limited or arid areas for sustainable crop production. Therefore, this study aimed to investigate the impact of deficit irrigation on cucumber plant physiology, growth, and fruit yield traits grown under greenhouse conditions. The experiment was conducted in a complete randomized design with four water regimes, 100%, 80%, 60%, and 40% crop water requirement (ETc). Results showed that the highest plant leaf chlorophyll contents (43.2 µmol m-2), plant biomass (12.43 g), plant height (172.39 cm), number of leaves (19.85), fruit yield (2.49 kg), and total soluble solids (3.73 °Brix) were in plants irrigated at 100% level. In comparison, the lowest plant height (115.73 cm), number of leaves (15.77) and fruit yield (1.81 kg) were recorded at 40% irrigation. Results revealed that reduced irrigation regimes up to 80% or 60% have no significant inhibitory effects on cucumber agro-morphological traits. However, 40% of irrigation levels showed significantly reduced plant morphological and fruit yield traits. Overall, the result demonstrated that regulated deficit irrigation can significantly conserve water without negatively impacting cucumber yield.
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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) | 0,001 | 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 ».