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Enregistrement W7030481534

Nutrient Manipulation and Media Selection in Decoupled Aquaponics for Growing Cannabis sativa

2022· other· en· W7030481534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUA Campus Repository (The University of Arizona) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquaponicsClarifierHydroponicsNutrientSump (aquarium)AquacultureEffluentBiostimulationNutrient cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquaponics combines aquaculture with water treatment engineering and hydroponics, a soilless nutrient delivery plant cultivation technique. This method has shown promising results to produce high-quality fish and crops in a controlled environment, where outside risks and effects associated with traditional agriculture are negated. Aquaponics’ ability to grow robust hemp and Cannabis plants provides an encouraging alternative to traditional production of these high value crops. A commercial-style, decoupled aquaponics test system was built for growing high-nutrient demand crops. The recirculating aquaculture system (RAS) component consists of two 1,100-liter fish tanks, a deep two-walled clarifier, a bead filter, a biofilter, two sump tanks, and two mineralization tanks. Nutrient-rich water from the fish tanks passes through a clarifier and bead filter, where most solids are removed from the system. After solids removal, water flows through a biofilter, before returning to the primary sump. From there treated fish effluent is pumped back to the fish tanks or can be added to three aerated, decoupled sumps as needed. Each decoupled sump feeds Dutch bucket hydroponic rows. Three different media types were tested: light expanded clay aggregate (LECA), coco coir, and a high-porosity peat-perlite mix donated by Berger (Saint-Modeste, QC, Canada.) An additional row of hemp was grown hydroponically in coco coir as a control group; nutrient solution was mixed daily to proper concentrations for hemp production. Sludge from the RAS is aggressively aerated in a two-stage mineralization process to enhance breakdown of solid waste into bioavailable forms for plant uptake, and the resulting supernatant is added back into the RAS. Temperature, pH, electrical conductivity, dissolved oxygen levels, water macro and micronutrient levels were tested to understand the health of the fish and plants more deeply. Results show the viability of hemp production in an aquaponics system, along with fish production and the ability to translate production for non-hemp cultivars of Cannabis sativa. While required initial costs, components, and expertise may be greater compared to traditional hydroponics, aquaponics is a nearly zero discharge and fully organic production method. The highest producing aquaponic row was the peat-perlite media with 76% of the biomass of the hydroponic production. The LECA treatment produced the highest quality buds with 20-21% higher CBD levels and 23-38% higher terpenes than the other treatments. Most notably, the aquaponic rows used 83-89% less water than the hydroponic row. After harvesting, flower biomass, terpene levels, CBD and THC levels were tested to aid the comparison of performance of each media. Based on macro and micronutrient statistical analysis, Al, B, Cu, Mg, and SO4 levels were not statistically different between media treatments and nutrient solutions (hydroponic versus aquaponic). There was no significant difference in magnesium, sodium, and zinc levels comparing media treatments. The LECA media treatment had higher calcium and molybdenum compared to the coco coir media treatment and peat-perlite media treatment. The peat-perlite media treatment had higher iron levels than other media treatments. The hydroponic solution compared with the aquaponic solution in coco coir media displayed significantly higher levels of Ca, Fe, Mg, Mo, and Zn.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,523

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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