Effect of distillation waste water and plant hormones on spearmint growth and composition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Distillation waste water (DWW) is a by-product from steam distillation of essential-oil crops; and currently, it is discharged into streams and rivers. The effects of DWW from 13 essential-oil crops, extracts from two alkaloid-containing species, and three plant hormones (methyl jasmonate, MJ; gibberellic acid, GA3; and salicylic acid, SA) were evaluated on productivity, essential-oil content and composition of spearmint (Mentha spicata L.) cv. 'Native'. RESULTS: Spearmint plant height was increased by the application of GA3 and Melissa officinalis DWW but suppressed by the application of Rosmarinus officinalis and Tagetes lucida DWW. Generally, MJ, GA3 and M. officinalis and Mentha arvensis DWW increased dry yields. The concentration of L-carvone in the oil ranged from 550 g kg(-1) (with Monarda citriodora DWW) to 670 g kg(-1) (with T. lucida DWW). M. citriodora DWW reduced the concentration of L-carvone in the oil by 23% relative to the control. CONCLUSION: Results suggest that DWW from essential-oil crops may affect monoterpene synthesis in M. spicata and, hence, may have a direct effect on the essential oil composition. DWW from essential-oil crops may be used as a growth promoter and modifier of the essential oil composition of spearmint.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».