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Enregistrement W2131106882 · doi:10.5539/ijb.v4n4p23

Study of Cold Stress on the Germination and Seedling Stage and Determination of Recovery in Rice Varieties

2012· article· en· W2131106882 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Soleymani, Mohamad Hesam Shahrajabian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingGerminationCultivarRandomized block designHorticultureAgronomyCropBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice is the second most important crop in the world after wheat, with more than 90 per cent grown in Asia. In order to evaluate the effects of cold stress in the period of germination and seedling and recovery percent of rice cultivars, two independent tests were performed in 2006-2007 in Rice Research Institution at Amol city. An experiment was conducted by split split plots within a randomized block design (CRD) with 54 caring composition, 3 replications and 6 cultivars were used. In this study, main plots were temperature, sub plots were length of stress and sub sub plots were cultivars. The levels of temperature including 10 oc (intense stress), 140C (critical temperature) and 320C (improving temperature, control) and levels of stress time 12, 24, 48 hours and cultivars of local Tarom, Domsiya, Hybrid, Nemat, Gerde, Unda were selected two by two based on quality of product and then performed in unit area and finally resistance against cold respectively. On the period of germination with decreasing temperature from 320C to 140C and from 140C to 100C, total decrease studied indices with exception of percentage of damage to seed are meaningful and similar reaction in recovery section of germination is obvious. In the period of seedling, we can see a meaningful decrease in significant level 1% about of decreasing temperature of total stress, percentage of damage to seedling, vigour of seedling. By increasing temperature in the period of stress of germination, there is a meaningful increase level 1% of total studied features with the exception of damage of seed. In the period of recovery of germination, there is a meaningful increase in significant level 1% of total studied features with the exception of damage to seed. In the period of stress of germination, there is a meaningful decrease at total features with the exception of sensitive to stress, percentage of damage to seedling and vigour of seedling and aceous recovery are similar in the period of seedling. By decreasing time of stress in the period of germination, there is a meaningful decrease by percent of damage total features with exception of rate of germination, percentage of germination. In the period of germination recovery, there is a meaningful increase in length if radicle, length of stem, percentage of germination and rate of germination and other features have meaningful decrease. In the period of seedling recovery, by decreasing time of stress, length of shoot, length of radicle, weight of wet, dry root and other features have meaningful increase. The effects of cultivar in total tests and stages, was significant level 1%. The results show that, feature of germination and length of stem and percentage of damage to seed in different cultivars are various. In the period of recovery, percentage of germination, rate of germination and percentage of damage to seeds, had correct criteria for selecting cultivars sensitive to cold stress. Low temperature can delay pitch and growth of transplant for more time. We can use height of shoot in rice as an index for determining of cultivars resistant to cold. According to these results, we decide precisely for re cultivate rice store or selecting to resistant cultivar by introducing Nemat cultivar in the period of germination and hybrid cultivar in the period of seedling aceous as resistant cultivar during occurring stress of cold.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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