Effect of Various Pre-Treatments and Alternating Temperature on Seed Germination of Artemisia herba-alba Asso
Notice bibliographique
Résumé
The present study was designed to determine the effect of alternating temperature regimes (R) and pre-treatments on the achenes germination of Artemisia herba-alba Asso, in order to provide information about germination requirements to be used for the rehabilitation programs. Four alternating temperature regimes with a day-night cycle (16/8 h) were applied R1: (35-20 °C), R2: (30-15 °C), R3: (25-10 °C) and R4: (20-05 °C) and ten pre-treatments were tested for the best regime. This pre-treatments include the pre-soaking in cool water at two durations, pre-soaking in hot water for two durations, pre-soaking in sulphuric acid (0.1 Mol/l) for two durations, pre-soaking in GA3 (Gibberellic acid) for four hours at three concentrations (10-5 M, 10-4 M and 10-3 M) and mechanical scarification with soft sandpaper. Temperature regimes affect significantly at the level 0.05 the final germination percentage and influence the germination rate. The R2 registered the best performances and the increase and the decrease of the temperature reduces the ability of seeds to germinate. Also, the application of the pre-treatments result in highly significant differences (p < 0.01) for the germination characteristics, basically the pre-soaking in cool water during 48h that gave the best overall percentage of germination (71%). The use of GA3 to promote germination was not significant as compared to control even at the highest concentration (10-3 M).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».