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Enregistrement W1982757280 · doi:10.2134/agronj2009.0274

Culture of Seashore Mallow under Different Salinity Levels Using Plastic Nutrient‐Rich Matrices and Transplantation

2010· article· en· W1982757280 sur OpenAlexafffund
Guisheng Zhou, Yurong Xia, B. L., Feng ChaoNian, Pei Qin

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaYangzhou University
Mots-clésSalinitySeedlingSoil salinityProlineNutrientBiologyAgronomyPhotosynthesisSeedingTransplantationSoil waterStomatal conductanceHorticultureBotanyEcologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergence and early seedling growth are critical for establishing reasonable plant population densities under saline stress conditions. An experiment with seashore mallow ( Kosteletzkya virginica L.) seedling culture in plastic nutrient‐rich matrices and transplanted into pots filled with soil from a local farm field was conducted under five salinity levels (0, 0.3, 0.6, 0.9, and 1.2%). Emergence, survival, growth, and physiological characteristics were monitored for 45 d after seeding. Increasing salinity levels from 0.3 to 1.2% inhibited seedling growth through the reduction in leaf size, leaf number, and physiological traits. At 45 d after seeding, there was a reduction of 13 to 47% in photosynthesis, 18 to 62% in soluble protein, 6 to 84% in superoxide dismutase activity, and 20 to 81% in root activities, whereas free amino acids increased by 34 to 104%, proline by 18 to 167%, and malondialdehyde by 20 to 220%. The reduction in photosynthesis was mainly associated with the reduction in stomatal conductance. Emergence and survival rates could be maintained at ≥60% at salinity levels ≤0.9%. Our results indicate that seashore mallow could grow in saline soils with seedling culture in nutrient‐rich plastic matrices and transplanted into conventional soils provided that the salinity levels in nutrient‐rich medium and conventional soils are ≤0.9%.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,204

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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