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Enregistrement W2135819683 · doi:10.5539/jas.v4n6p90

Evaluating Alfalfa (Medicago sativa L.) Cultivars for Salt Tolerance Using Laboratory, Greenhouse and Field Methods

2012· article· en· W2135819683 sur OpenAlexvenueno aff
John Derek Scasta, Calvin Trostle, Mike Foster

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Department of AgricultureTexas Tech University
Mots-clésMedicago sativaCultivarGreenhouseSalinityAgronomySoil salinityForageIrrigationGerminationEnvironmental scienceBiologyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salinity is a limiting factor in irrigated alfalfa (Medicago sativa L.) production in many regions of the world. Objectives of this project were to evaluate twelve alfalfa cultivar responsesto salinity using laboratory, greenhouse and field experiments. The laboratory experiment evaluated plant germination under increasing levels of salt concentration (0 to 2%) and statistical differences were observed at 1.0%, 1.5% and 2.0% concentrations (10 000 ppm to 20 000 ppm). The greenhouse experiment evaluated forage production of cultivars using Salt Control Ratio (SCR) values using 3840 ppm irrigation water and significant differences were found between cultivars. The field experiment evaluated forage production under saline field conditions west of Pecos, TX (soil salinity 2131 ppm, water salinity 2950 ppm) with significant differences between cultivar yields.Canonical Correspondence Analysis (CCA), a constrained ordination technique,revealed statistical significance of canonical axes in explaining variation between alfalfa cultivars and laboratory, greenhouse and field experiments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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