Innovative Rice Seed Coating (Oryza Sativa) with Polymer Nanofibres and Microparticles Using the Electrospinning Method
Notice bibliographique
Résumé
Seed treatments are chemical or biological substances that are applied to seeds to control infection by disease-causing organisms, insects, or other pests. Seed treatment reduces production costs of seedlings, reduces the consumption of seeds, facilitates mechanization of sowing and improves the seedling establishment. The generation of nanofibres and microcapsules by the electrospinning technique is a novel approach for active ingredient controlled release. The study evaluates an innovative rice seed coating (Oryza sativa) with polymer nanofibres and microparticles using this method. Materials and Methods: Polymer nanofibres and microcapsules were applied by the electrospinning technique to irrigated rice seeds. The treatments consisted of: 1) Control, 2) Negative control - Polymer based microcapsule without fungicide. 3) Polymer based microcapsule with fungicide. Microbiological assays and germination tests were performed following the guidelines of the Seed Analysis Rules of the Ministry of Agriculture. Results: The applied polymer as a coating did not affect the physiological quality of the seeds, as attested by the result of the germination tests, and they proved to be effective in the control of fungi disease in crop seeds. Conclusion: The germination and phytosanitary characteristics were improved in the analyzed study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».