Applications of a Commercial Extract of the Brown Seaweed Ascophyllum nodosum Increases Drought Tolerance in Container-grown ‘Hamlin’ Sweet Orange Nursery Trees
Notice bibliographique
Résumé
‘Hamlin’ sweet orange trees on ‘Carrizo’ citrange and ‘Swingle’ citrumelo rootstocks were treated weekly with a commercial extract of the brown seaweed Ascophyllum nodosum at 5 and 10 mL·L −1 as either a soil drench or foliar spray. Half of the trees in each treatment were subjected to drought stress [irrigated at 50% of evapotranspiration (ET)], whereas the other half remained fully irrigated (100% ET). Drought stress reduced shoot growth and leaf photosynthesis but increased root and total plant growth relative to the amount of water applied, thus increasing whole plant water use efficiency. Trees treated with seaweed extract and drought-stressed had significantly more total growth than untreated drought-stressed trees for both rootstocks. The maintenance of growth by the seaweed extract under drought stress conditions was unrelated to photosynthesis. However, the seaweed extract treatment did have a significant effect on plant water relations. Soil drench-treated trees had more growth and higher stem water potential than foliar-treated or control trees after 8 weeks of drought stress. These results indicate that seaweed extract may be a useful tool for improving drought stress tolerance of container-grown citrus trees.
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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 ».