Effect of Unigel Plantum on Lettuce Quality
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse farming is an innovative model of agriculture that promotes sustainable production. Advanced greenhouse complexes use hydroponics, which makes it possible to grow vegetables and salads as far north as in Russia’s polar regions and on Sakhalin Island. To improve the yield and quality of lettuce, local farmers need an efficient mineral wool substrate and hydroponics. Biodegradable gels in combination with soil microorganisms are known to stabilize and prolong the effect of organic and mineral complexes. The research featured Aficion green lettuce grown hydroponically in a greenhouse. The control plants were grown in line with the industrial technology, which involved a four-fold weekly foliar treatment with a combination of Ecogel and Agrocen at 0.5 and 0.15%, respectively. The experimental samples were grown on substrate treated with Yunigel Plantum at 0.03 g per pot. The weight of lettuce leaves without roots was determined after cutting; their moisture content was determined after drying to a constant weight. The quality of leaf lettuce was assessed by the content of solids (State Standard GOST 31640-2012), crude protein (GOST 13496.4-2019), and amino acids (M 04-87-2009). The effect of Yunigel Plantum on quality and yield was evaluated by the ripening period, weight, root development, root hair development, moisture content, protein, and amino acids. The study also involved the effect of three different concentrations of humic and fulvic acids (Beres-8) to identify the optimal concentration. Yunigel Plantum_12 increased the yield and growth rate by 20%: as it boosted the root development, the experimental lettuce absorbed nutrients and became rich in essential amino acids. Yunigel Plantum can be recommended for greenhouse lettuce farming since it proved able to increase the yield and improve the nutr itional value of lettuce.
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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) | 0,001 | 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 ».