Dry matter partitioning and physiological responses of Coffea arabica varieties to soil moisture deficit stress at the seedling stage in Southwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
varieties were tested in 15 and 30 days water stress followed by 15 days re-watering at seedling stage in Jimma, southwest Ethiopia. Repeated measures analysis revealed that differences among varieties depended on water stress and recovery periods for leaf P content and shoot mass ratio (SMR). Regardless of stress and recovery periods, significant differences among varieties were found for root fresh weight (RFW), leaf dry weight (LDW), leaf mass ratio (LMR), root mass ratio (RMR) and root to shoot ratio (RSR). Varieties 7440, 7487, 74140 and 74148 showed relatively high biomass allocation to roots whereas variety 741 allocated more to shoots. Variety 7487 had higher RFW and LDW. Significant differences among stress and recovery periods were also obtained; leaf K, Ca and Mg contents and SMR significantly increased whereas leaf P content, LMR, RMR and RSR decreased during stress. Higher leaf and root biomass fraction, and fresh weights were obtained after 15-day stress and recovery, respectively but similar root biomass fraction after 30-day stress and 15-day recovery and fresh weights during stress. Significantly higher leaf folding, stomatal resistance, leaf temperature and wilted seedlings and the lowest relative water content were observed after 30-day water deficit. Overall, variable coffee plant responses to drought stress periods, and faster recovery of the seedlings after re-watering were observed. Key words:
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».