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Enregistrement W1997304853 · doi:10.4141/p04-142

Influence of propagation method a nd indole-3-butyric acid on growth and development of in vitro- and ex vitro-derived lingonberry plants

2006· article· en· W1997304853 sur OpenAlexvenueno aff
Samir C. Debnath

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesColgate-Palmolive Company
Mots-clésRhizomeShootCuttingBiologyVacciniumBotanyCultivarMicropropagationBasal shootExplant cultureHorticultureIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of two propagation methods and four indole-3-butyric acid (IBA) concentrations were studied in two cultivars of lingonberry (Vaccinium vitis-idaea L.). Cultivars Regal and Erntedank, propagated by conventional softwood cuttings (SC) and adventitious shoot regeneration from excised leaves of micropropagated shoots (LC), were evaluated for growth and morphology. Significant two- and three-way interactions for shoot and rhizome characteristics were observed among the treatments. The LC plants produced shorter and less-vigorous shoots but had more stems, branches, leaves and rhizomes in contrast to conventional cuttings, which rarely produced rhizomes. IBA had an effect on shoot and rhizome morphology, but not on the frequency of rhizome formation. In vitro culture on zeatin-containing nutrient medium apparently induces the juvenile branching characteristics that favored enhanced rhizome production. The advantage of shoot and rhizome production of adventitiously produced LC plants over SC plants varied between the genotypes. Erntedank plants had better shoot growth and rhizome development across propagation methods than did Regal plants. Key words: Vaccinium vitis-idaea, propagation, regeneration, cuttings, indole-3-butyric acid

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 seuil0,007

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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