Evaluating water use efficiency of marigold in the Issyk-Kul lakeshore
Notice bibliographique
Résumé
How much water does a marigold actually need to produce the best blooms while keeping resource waste to a minimum? This research addressed that question by evaluating water use efficiency (WUE) across five deficit irrigation regimes applied to African marigold (Tagetes erecta L.) grown along the Issyk-Kul lakeshore corridor under semi-arid continental conditions. A randomised complete block design with four replications was laid out at the Edmonton Graduate School of Bioagricultural Studies experimental station during June to October 2023. Treatments comprised a fully irrigated control and four levels of crop evapotranspiration (ETc) replacement — 50, 75, 100, and 125 percent — delivered through drip lines. Growth, yield, biochemical quality, and phosphorus cycling parameters were recorded at fortnightly intervals. Results showed that the 50 percent ETc treatment recorded the highest WUE of 5.87 kg m⁻³, though absolute flower yield peaked under the 125 percent ETc regime at 51.7 g plant⁻¹. Vitamin C content responded positively to mild water stress, reaching 53.2 mg 100 g⁻¹ at 50 percent ETc compared with 41.7 mg 100 g⁻¹ in the control. Phosphorus uptake increased linearly with irrigation volume, yet P use efficiency was greatest at 75 percent ETc (41.3%). Transcriptomic screening of hardening-related gene clusters revealed up-regulation of dehydrin and LEA protein transcripts under deficit conditions. The findings point toward 75 percent ETc as a balanced irrigation target that reconciles acceptable yield with strong WUE and favourable nutrient recovery in lakeshore marigold production.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».