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Enregistrement W2162876060 · doi:10.5539/jas.v5n6p211

Influence of Water Regimes and Potassium Chlorate on Floral Induction, Leaf Photosynthesis and Leaf Water Potential in Longan

2013· article· en· W2162876060 sur OpenAlexvenueno aff
C. Sritontip, Pimsiri Tiyayon, Korawan Sringam, Sanchai Pantachod, D. Naphrom, Soraya Ruamrungsri, Pittaya Sruamsiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryDeutsche ForschungsgemeinschaftScience and Technology Postgraduate Education and Research Development Office, Office of the Higher Education CommissionRajamangala University of Technology LannaUniversität Hohenheim
Mots-clésTranspirationLysimeterPhotosynthesisWater contentStomatal conductancePaclobutrazolHorticultureChemistryAgronomyBotanyBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study verifies the influence of water regimes and potassium chlorate (KC1O3) on photosynthetic rate, flower emergence and media moisture content of longan trees. The trees were grown in 150 liters lysimeter tanks filled with fine sand. The experimental design was a 2x2 factorial in completely randomized design (CRD) with 2 factors; 1) two levels of water regimes (well-watered and water deficit) and 2) two levels of KClO3 at 10 and 0 g. The results revealed that the well-watered treatment produced faster days of terminal bud break than that of the water deficit treatment. The 10 g KClO3 treatment induced 91 % flower emergence at 35 days after commencing the treatment, while the 0 g KClO3 treatment had 82 % leaf flushing and had no flower emergence. Water deficit or KClO3 treatments reduced the net carbondioxide (CO2) exchange, transpiration and stomatal conductance rates. Moreover, the combination of well-watered and 0 g KClO3 treatments gave the greatest values of the parameters. The well-watered treatment had higher volumetric water content in the growing medium and leaf water potential than the water deficit treatment, while for the 10 g and 0 g KClO3 treatments had similar the media moisture content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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