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Enregistrement W2306681867 · doi:10.2134/agronj15.0176

Comparison of Germination and Seedling Characteristics of Wheat Varieties from China and Sudan under Salt Stress

2015· article· en· W2306681867 sur OpenAlexaff
Muhi Eldeen Hussien Ibrahim, Xinkai Zhu, Guisheng Zhou, Nimir Eltyb Ahmed Nimir

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGerminationSeedlingSalinityShootAgronomyDry weightBiologySoil salinityHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seeds of six wheat ( Triticum aestivum L.) varieties from China (Xumai 30, Yang 10‐13, and Yang 11‐10) and Sudan (Argine, Buahin, and Elnilein) were cultured in NaCl solution containing (0, 50, 100, 150, 200, and 250 mM NaCl). Germination and early growth were determined. There were significant differences among salinity levels for water uptake, germination percentage, shoot and root length, dry weight, and salt tolerance index. At all salinity levels, the six varieties showed similar salt resistance, but each variety had different degrees of salt resistance. Argine had the highest germination percentage and germination index, and Yang 11‐10 had the highest reduction of total dry weight. Elnilein had a better salt tolerance index than the other varieties. Elnilein is recommended for saline soils. We suggest that a simple germination test would be a useful selection tool to use in developing new wheat lines for production on saline soils.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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