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Enregistrement W7014102930

Optimizing Boron and Molybdenum Delivery for Contrasting Cultivars of Subirrigated, Greenhouse-grown Pot Chrysanthemums

2023· dissertation· en· W7014102930 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésNutrientFloricultureCultivarGreenhouseMicronutrientBoronVegetative reproduction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouse floriculture operations must produce high‐yielding, quality flowers while minimizing environmental risk. I hypothesized that boron and molybdenum delivery to modern cultivars of subirrigated chrysanthemum can be optimized, compared to industry standards, while maintaining plant yield and quality. Two experiments were conducted for each micronutrient in a naturally‐lit greenhouse using a randomized complete block split‐plot design. Boron (5.00–0.313 μmol L–1) or molybdenum (0.50–0.031 μmol L–1), corresponding to 100–6.25% of current industry standards, was supplied in an otherwise balanced nutrient solution during vegetative growth only. Plant/flower morphology and development, visible symptoms of nutrient deficiency, and tissue nutrient levels indicated that boron and molybdenum supplies could be successfully reduced by 75–94% through improved nutrient use efficiency. This research contributes to the development of a sustainable low‐input nutrient delivery strategy for floricultural operations, wherein nutrient supply is interrupted during reproductive growth and optimized during vegetative growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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