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Enregistrement W2167104831 · doi:10.4141/p06-029

Effect of ammonium/nitrate ratio on growth and development of avocado plants under hydroponic conditions

2007· article· en· W2167104831 sur OpenAlexvenueno aff
Philippe Lobit, Luis López‐Pérez, Raúl Cárdenas‐Navarro, Vilma Castellanos‐Morales, R. Ruíz-Corro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrogenDry matterAmmoniumShootNitrateChemistryAmmonium nitrateNutrientHorticultureCarbon fibersAgronomyBotanyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was carried out to study the effects of the proportion of ammonium (NH4+) and nitrate (NO3−) in the nutrient solution on avocado plants in a hydroponic system. Five treatments were applied, consisting of the following proportions of ammonium to nitrate ions in the solution: T0 = 0:4, T1 = 1:3, T2 = 2:2, T3 = 3:1 and T4 = 4:0 at a constant nitrogen concentration of 4 mM. After 4 months, the plants were harvested and fresh and dry matter accumulation, leaf area, and leaf nitrogen and carbon content were measured. An architectural description of the shoot (length, number of nodes and branching) was made. Dry matter of shoots and leaves all decreased with increasing NH4+ concentrations. In contrast, water content in aerial organs increased with NH4+ concentration. Nitrogen and carbon content and the relationship between dry matter production and leaf nitrogen were not significantly affected by the treatments. The architectural analysis showed that the shoots developed over time in one or two distinct growth units. While nitrogen form affected both growth units, the second one was more severely affected, showing decreased length, number of nodes, and branching when NH4+ concentration increased. Key words: Avocado, nitrogen, nitrate, ammonium, development

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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