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Enregistrement W4410611112 · doi:10.1177/18785093251326169

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

2025· article· en· W4410611112 sur OpenAlexafffundabout
Anna Bazangeya, Serena Sbrizzi, Huzaifa Almohimed, Habiba Bougherara, Lesley G. Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Berry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWeston Family Foundation
Mots-clésBlowing a raspberryRubusRaspberry piCropFertilizerHorticultureEnvironmental scienceAgronomyBiologyAgricultural scienceEngineeringEmbedded systemInternet of Things

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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