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Enregistrement W2044291050 · doi:10.1111/j.1601-5223.1955.tb02988.x

FACTORS INFLUENCING RADIATION INDUCED LETHALITY, STERILITY, AND MUTATIONS IN BARLEY

2010· article· en· W2044291050 sur OpenAlexfundno aff
L. Ehrenberg

Notice bibliographique

RevueHereditas · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Genetic and Mutation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsKnut och Alice Wallenbergs Stiftelse
Mots-clésSterilityBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I N laboratory experiments in which the inhibition of the growth rate of barley seedlings was measured after irradiation of seeds, the radiation induced injury was found to decrease with increasing water content of the seeds, within the range of 7-20 per cent water; to be greater at a lower germination temperature, and to depend on the storage conditions in the interval between irradiation and sowing (EHRENBERG, 1955 a).The influence of these factors was greater in the case of radiations with a low ion density (linear energy transfer)e.g., y-rays and X-rays -than when more densely ionizing radiations, e. g., fast neutrons, were used.The influence was of such magnitude that the factors studied sufficed to explain the variations generally obtained in and between radiation experiments.'With the above-mentioned experience as the basis of approach the present investigation was concerned with a study of the influence of the moisture of the seeds, at the moment of irradiation, on the lethality.sterility, and mutation rate increase produced by radiations.At the same time, mitotic disturbances in seedling roots were also investigated.Further, special arrangements made it possible to study the influence of temperature during germination and seedling growth, and to some extent, of storage before sowing, on the radiation effects.Humidity of air o per cent 30 100 » untreated (i.e. sample stored in contact with room air) Water content of seeds 8,6 ± 1,3 per cent 10,5 ± 0,9 18,1 ± 0,03 »

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,266
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 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

Citations60
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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