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Enregistrement W1999144160 · doi:10.1080/01904160009382044

Carbon and nitrogen supplementation to soybean through stem injection and its effect on soybean plant senescence

2000· article· en· W1999144160 sur OpenAlexaff
Xiaomin Zhou, O. A. Abdin, Bruce Coulman, D. C. Cloutier, M. A. Faris, Donald L. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceNitrogenBiologyCarbon fibersPlant growthAgronomyBotanyHorticultureChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant senescence studies have indicated that internal competition for nutrients such as carbon (C) and nitrogen (N) can be an important factor in the initiation of senescence. A greenhouse experiment was conducted to determine the effect of increased supplies of C and N on senescence of soybean (Glycine max [L.] Merr) plants. Soybean plants were injected with solutions of sucrose (150gL‐1), N (15 mM N), and distilled water from the onset of flowering until senescence using a modified stem injection technique. The average uptake rate of all solutions was 1.3 mL d‐1 per plant. The plants injected with sucrose accumulated the most biomass, followed by those injected with N and distilled water. Soybean plants injected with sucrose senesced 17 days later than the distilled water control while senescence was not delayed for plants injected with N. Injection of either N or sucrose increased the concentration and content of N in soybean plants. The results indicated that intra‐plant‐competition for reduced C plays an important role in plant senescence. Because the total amount of N injected was only 2% of the total plant N, as compared to 31 % for C, the role of intra‐plant competition for N was less clear.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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