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Enregistrement W2148449451 · doi:10.5539/jps.v4n1p12

Effect of Various Pre-Treatments and Alternating Temperature on Seed Germination of Artemisia herba-alba Asso

2014· article· en· W2148449451 sur OpenAlexvenueno aff
Abdelmonaim Homrani-Bakali

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Center for Agricultural Research in the Dry Areas
Mots-clésGerminationScarificationSandpaperHorticultureGibberellic acidDormancyChemistryBiologyBotanyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,113

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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