Effect of amber and low-pressure sodium lights supplemented with blue light on lettuce ( <i>Lactuca sativa</i> ) production
Notice bibliographique
Résumé
As food security concerns and controlled environment agriculture continue to grow, a comprehensive understanding of the influence of light on vegetable cultivation is needed. This study compared the performance of broad amber (595 nm) lamps to low-pressure sodium lamps (589 nm) and evaluated whether the addition of blue (450 and 473 nm) light improved plant growth. The low-pressure sodium lamp performed similarly to amber in terms of vegetative growth. Results showed that lettuce grown under low-pressure sodium lamps exhibited yellowing of leaves, which was not observed under amber light. The addition of blue light significantly (p < .05) reduced the fresh mass and dry mass of plants treated with low-pressure sodium lamps by 21.5% and 16.6%, respectively. For plants treated with amber light, the addition of blue light at light intensities below 170 μmol m−2 s−1 significantly (p < .05) increased both fresh mass and dry mass, although decreased by 30.4% and 19.5%, respectively, above 170 μmol m−2 s−1. Data presented herein show that the addition of blue LEDs significantly increased the chlorophyll concentration by 24.4% and 33.1% for low-pressure sodium lamps and amber light, respectively (p < .05).
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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 ».