Effects of temporal heterogeneity of watering on size of an annual forb, <i>Perilla frutescens</i> (Lamiaceae), depend on soil nutrient levels
Notice bibliographique
Résumé
Temporal heterogeneity of watering affects plant growth. When the same total amount of water is supplied, frequent watering leads to greater plant size than infrequent watering. However, the effects of a given watering regime can differ when nutrient levels vary. An experiment was designed to test the hypothesis that the effects of temporal heterogeneity of watering on plant growth also vary as a function of nutrient levels. Perilla frutescens (L.) Britton was grown using different combinations of nutrient levels and watering frequencies, with total water held constant across the treatments. The effects on plant size were analysed after 36 d. Under nutrient-rich conditions, frequent watering resulted in significantly larger plants than infrequent watering. However, under nutrient-poor conditions, no significant difference was detected between the different watering frequencies. The temporal heterogeneity of watering thus appears to have different effects on plant growth at different nutrient levels. Therefore, the watering heterogeneity should be examined with nutrients as unity, because the watering heterogeneity and nutrients affect plant growth in an interactive manner.
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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 ».