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Enregistrement W1968653906 · doi:10.1071/sr02005

Effects of addition of flavonoid signals and environmental factors on nodulation and nodule development in the pea ( <i>Pisum</i> <i>sativum</i> ) <i>–Rhizobium</i> <i>leguminosarum</i> bv. <i>viciae</i> symbiosis

2003· article· en· W1968653906 sur OpenAlexfundno aff
M. A. Lira, Carlos Costa, Donald L. Smith

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Soil Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSativumSymbiosisBiologyPisumRhizobiumRhizobium leguminosarumRoot noduleRhizobiaLegumeRhizosphereBotanyNitrogen fixationAgronomyGerminationHorticultureInoculationRhizobiaceaeBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legume– Rhizobium symbiosis is the most important source of biologically fixed nitrogen in agricultural systems. However, it is complex and sensitive to environmental effects, including available mineral nitrogen, soil salinity, and low root-zone temperature. How these factors inhibit the symbiosis is not well understood. If the effects are mostly on the early stages of nodulation, addition of signal molecule(s) may overcome it. Pisum sativum seeds were germinated and the seedlings were inoculated with bacterial culture and cultivated under controlled environment conditions, studying each of the above nodulation-inhibitory factors, under 3 levels: control (little or no inhibitory condition), and moderately or severely inhibitory conditions. Aspects of nodule development (size and number) were measured with a scanner-based technology. All of the environmental conditions studied had effects on both nodule establishment and development. The addition of either hesperitin or naringenin frequently modified nodule development, most markedly under saline conditions. Flavonoid additions had only small effects under high nitrogen availability conditions, and stronger effects under saline and low root zone temperature conditions.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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