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Enregistrement W2079114589 · doi:10.1300/j044v07n01_09

Influence of Planting Density on Yield and Ginsenoside Levels of<i>Panax quinquefolius</i>L.

2000· article· en· W2079114589 sur OpenAlexaff
R. D. Reeleder, B. Capell, John G. Hendel, Alvin N. Starratt

Notice bibliographique

RevueJournal of Herbs Spices & Medicinal Plants · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedingSowingGinsengMetalaxylGinsenosideDry weightYield (engineering)HorticultureFungicideAmerican ginsengChemistryAgronomyAnimal scienceBiologyMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Field trials were established to determine the effects of fungicide treatment and seeding density on yield and ginsenoside concentration in roots of ginseng (Panax quinquefolius L.). The application of the fungicides metalaxyl and fosetyl-Al had no effect on plant stand or root weights. As seeding density increased from 50 seeds/m2 to 240 seeds/m2, the number of roots at harvest and total dry root weight increased, but average root size decreased. The increases were best described by nonlinear regressions using exponential rise to maximum equations or, in the case of mean dry weight per root, by hyperbolic and exponential decay equations. The total concentration of ginsenosides in roots was not affected by seeding density. The amounts of ginsenosides Re and Rb2 were slightly, but not significantly, increased as seeding density increased.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,288

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations8
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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