Sustainable solutions for soilless farming: reducing waste with vertical aeroponic systems
Notice bibliographique
Résumé
The increase in global population has led to environmental challenges, particularly with increased food demand. Although traditional agriculture has served as a reliable practice for centuries, it has become increasingly unsustainable due to the overuse of natural resources. Under such circumstances, various farming companies have found new farming technologies that allow plant cultivation to occur without the use of soil to reduce land, water, and chemical usage. In Canada, Urban Lighthouse Farm Inc. (ULF) is currently the only vertical aeroponic farming company that is CanadaGap certified. ULF has identified several challenges within the food operation protocol including single-use materials and inefficient disposal of inconsumable plant waste, which could affect long-term sustainability. This study examined plant germination, growth, and reusability of unusable plant matter with four varying germination treatments. Food safe baskets (GyroCups™) and Brassica sp. plant seeds were used to determine a cost-effective and environmentally sustainable technique for plant germination. The fresh weight values of the Brassica sp. plants grown in the four germination methods varied. Brassica sp. plants grown with agar produced the highest weight values. The inconsumable roots from the harvested Brassica sp. plants were reused as a substrate for Blue Oyster (P. columinous) and Oyster (P. ostreatus) mushroom trials to determine the effectiveness of using agricultural waste as a substrate. The mushrooms with the highest recorded weight values were grown with the addition of sterilized roots. These findings provide ULF with a foundation for a “reduce, reuse, recycle” model to incorporate in their farming practices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».