Feeling the heat: Temperature and fertilizer's role in cooking up a high yielding raspberry crop ( <b> <i>Rubus idaeus</i> </b> ) grown in a controlled, indoor, hydroponic environment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Temperature and fertilizer crucially influence fruit quality. While well-studied for outdoor-grown red raspberries, optimal conditions for controlled indoor agriculture are less understood. Objectives: This study aimed to identify the best temperature and fertilizer regimen to maximize fruit production, sweetness, and harvest index in an indoor, hydroponic vertical farm. Methods: We tested three temperatures (21, 23, 25°C) and three fertilizer mixes (A: weak fertilizer applied at a constant rate, B: developmentally adjusted fertilizer (DAF) and C: DAF plus commercial endomycorrhizal fungi) on 'Joan J' raspberries in a controlled indoor hydroponic vertical farm in Toronto, Canada. We measured fruit number, weight, and sugar content. Results: Raspberries grown at 23°C produced significantly more (∼30%) total fruit biomass than those at 21 and 25°C (F = 17.19, P<0.001). Fruit weight was higher earlier in the season, decreasing by 29% in the following three months. Temperature and time interacted such that the largest fruit was produced at 21°C in the first month (F = 3.70, P < 0.001). Fertilizer B yielded significantly greater (26-35%) more fruit and harvest index than Fertilizers A or C (F=5.16, P<0.001), though no significant differences were found in the interaction between fertilizer and time. Additionally, raspberries grown at 23°C had significantly higher sugar content (9.89°Bx, P < 0.05) compared to other temperatures, but fertilizer did not influence sweetness. Conclusions: While 21°C yielded the most fruit early in the season, 23°C produced the highest overall yield and sweetest fruit, lower than typical outdoor conditions for temperate climate raspberries. Developmentally adjusted fertilizers increase raspberry 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».