MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2111164695 · doi:10.5539/ijb.v1n2p87

Effects of Waterlogging on Growth and Physiology of Hopea odorata Roxb

2009· article· en· W2111164695 sur OpenAlexvenueno aff
Hazandy Abdul Hamid, Nor Aini Ab Shukor, Sapari Mat, Abdul Latib Senin, Kamaruzaman Jusoff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterlogging (archaeology)Stomatal conductancePhotosynthesisHorticultureBiologyBiomass (ecology)BotanyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the growth and physiological characteristics of Hopea odorata growing under waterloggingcondition. H. odorata was selected as it is widely planted as urban landscape tree species which experienced some growthstresses. Two waterlogging treatments and a control were designed. Forty 5-year old saplings each were subjected towaterlogged condition for 30 days which were then allowed to recover for a further 30 days as Treatment 1 (T1) andwaterlogged condition for 60 days as Treatment 2 (T2). Aboveground and belowground biomass including leaf area wasdetermined before and at 30 and 60 days of study. The net photosynthesis (Anet), stomatal conductance (Gs), transpirationrate per unit leaf area (EL) and leaf to air vapour pressure deficit (????W) were assessed weekly for 60 days. The resultsshowed that there were no significant differences between treatments for all growth attributes. There were also nosignificant reductions of these attributes found within treatments throughout the experimental period. Furthermore, nosignificant effects were observed in gas exchange variables. The results demonstrate that severe waterlogged conditiondid not affect the physiology of H. odorata. These findings add to the increasing evidences that H. odorata is a flood aswell as a pollution tolerance species that ensuring it to survive and grow well in urban areas by regulating the partitioningstrategies.

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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,106

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of BiologyMême sujetPlant responses to water stressTravaux en français237 207