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Enregistrement W2311149905 · doi:10.1139/cjps-2015-0281

Postharvest performance of cut ‘White Prosperity’ gladiolus spikes in response to nano- and other silver sources

2016· article· en· W2311149905 sur OpenAlexvenueno aff
Iftikhar Ahmad, Muhammad Saleem, John M. Dole

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVase lifeGladiolusPostharvestVaseHorticultureSilver nitrateCut flowersCormDistilled waterBotanyChemistryBiologyCultivarNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to compare the efficacy of nano-silver (NS), silver thiosulfate (STS), and silver nitrate as novel postharvest treatments, and evaluate the potential of nano-silver pulse (higher concentration) or vase (lower concentration) applications on postharvest performance of cut gladiolus (Gladiolus hybrids ‘White Prosperity’) spikes. Among silver compounds, spikes kept in silver nitrate had longest vase life. Spikes placed in STS at 10 or 20 mg L−1 had longer vase life than stems placed in NS, but similar to the stems placed in water. For NS pulse applications, spikes pulsed with 50 mg L−1 NS for 1 h at 20 ± 2 °C had 2.2 d longer vase life compared to the spikes in water. Pulsing of spikes for 1 h extended the vase life of cut gladiolus compared with 4 or 8 h pulsing durations. Spikes kept continuously in NS until end of vase life resulted in 4.2 d longer vase life at a lower concentration of 0.01 mg L−1. With increasing NS concentration to 10 mg L−1, vase life decreased to similar vase life as with tap water. The results demonstrated that NS at a 50 mg L−1 pulse for 1 h or 0.01 mg L−1 vase application can be used for extending vase life of cut gladiolus spikes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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