Hydropriming Treatment of Rice Seeds With Microbubble Water
Notice bibliographique
Résumé
In rice cultivation, seed emergence and seedling establishment tend to be unstable, and rice plants are likely to lodge during the ripening period in direct seeding, leading to an unsteady yield. Although the possibility of direct seeding in dry paddy fields is being re-examined from the viewpoint of reducing labor, unstable seed emergence and seedling establishment remain as challenges to be dealt with. Therefore, in order to improve unstable seed emergence and seedling establishment, we investigated the effects of hydropriming treatment of rice seeds with microbubble (MB)-water which have effect on promoting plant growth, on emergence and early growth of seedlings. In soil with 50% moisture content, the emergence rate, seedling height, longest root length, aboveground dry weight, underground dry weight, chlorophyll content, and a-amylase activity in seeds primed with MB-water were remarkably higher than those in seeds primed with dechlorinated-water and non-primed seeds. However, no significant differences were observed among the seeds primed the same way in soil with 25% moisture content. These results demonstrate that the hydropriming treatment of rice seeds with MB-water promotes their emergence in soil with 50% moisture content. In near future, we need to investigate seedling emergence of other cultivars hydropriming treatment with MB-water.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».