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Enregistrement W2164110591 · doi:10.5539/jas.v6n1p96

Effects of Simulated Acid Rain on Growth and Yield of Cassava Manihot esculenta (Crantz)

2013· article· en· W2164110591 sur OpenAlexvenueno aff
Bridget O. Odiyi, J. J. F. Bamidele

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlorosisManihot esculentaCultivarHorticultureAcid rainBiologyAbscissionDry weightPopulationYield (engineering)AgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Southern Nigeria is a major cassava producing area that has been subjected to air pollution from increasing industrial activities and population explosion in the coastal towns and cities. The level of pollution is not expected to change drastically in the immediate future. Investigations were carried out to study the changes in the morphology, survival, growth and yield of TMS 96/1672 cultivar of cassava Manihot esculenta (Crantz) to simulated acid rain. The plants were exposed to simulated acid rain of pH 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0 and 7.0 (control) respectively. Simulated acid rain induced morphological changes including chlorosis, early leaf senescence, necrosis, leaf abscission, leaf folding and death. Plant height, leaf area, fresh weight, dry weight, relative growth rate, chlorophyll content and the harvest index was the highest at pH 7.0 (control) and significantly (p<0.05) decreased with increasing acidity. The results indicates that TMS 96/1672 cultivar of Manihot esculenta exhibited growth stimulation at low acidity of pH 2.0 and it is likely to be retarded in future due to rapid and uncontrolled industrialization.

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)0,001
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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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