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Enregistrement W1966792837 · doi:10.15835/nbha4229441

Effects of Saline and Alkaline Stresses on Growth and Physiological Changes in Oat (<i>Avena sativa L.</i>) Seedlings

2014· article· en· W1966792837 sur OpenAlexaff
Zhan‐Wu Gao, Jiayu Han, Chunsheng Mu, Jixiang Lin, Xiaoyu Li, Lidong Lin, Shengnan Sun

Notice bibliographique

RevueNotulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistrySalineAvenaShootProlineAlkali soilHorticultureBotanyBiochemistryBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two neutral salts (NaCl and Na2SO4) and alkaline salts (NaHCO3 and Na2CO3) were both mixed in 2:1 ratio, and the effects of saline and alkaline stresses on growth and physiological changes in oat seedlings were explored. Result showed that biomass, water content and chlorophyll content decreased while cell membrane permeability significantly increased under alkaline stress. Saline stress did not have obvious effect on pH value in tissue fluids of shoot and root, but alkaline stress increased pH value in root tissue fluid. The contents of Na+, Na+/K+, SO42- increased more, and K+, NO3-,H2PO4- decreased more under alkaline stress, the Cl- content increased obviously under saline stress but had little change under alkaline stress. The increments of proline and organic acid were both greater under alkaline stress, but organic acid content kept the same level under saline stress. Alkaline stress caused more harmful effects on growth and physiological changes in oat seedlings especially broke the pH stability in root tissue fluid. Physiological adaptive mechanisms of oat seedlings under saline stress and alkaline stress were different, which mainly took the way of accumulating organic acid under alkali stress but accumulating Cl- under saline stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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