MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345704584 · doi:10.21273/hortsci11352-16

Soil Water Tension Irrigation Criteria Affects Stevia rebaudiana Leaf Yield and Leaf Steviol Glycoside Composition

2017· article· en· W2345704584 sur OpenAlexaboutno aff
Cheryl A. Parris, Clinton C. Shock, Michael C. Qian

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteviosideRebaudioside ASteviolStevia rebaudianaSteviaGlycosideCultivarYield (engineering)HorticultureBotanyIrrigationChemistryMathematicsAgronomyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stevia ( Stevia rebaudiana Bertoni) is of interest for the production of steviol glycosides due to their noncaloric sweetening properties. Commercial stevia leaf production to date has focused on rebaudioside A and stevioside. Relatively little is known about the cultural practices necessary for the efficient production of stevia leaf and steviol glycosides. Irrigation management is an important agronomic technique that growers can use to obtain high yield while also pursuing water use efficiency (WUE). This trial investigated the effect that irrigation onset criteria measured as soil water tension (SWT) had on dry stevia leaf yields, steviol glycoside content and yield, and steviol glycoside ratios. Two stevia cultivars, SW 107 and SW 129 (S&W Seed Company Inc., Fresno, CA), were subjected to SWT irrigation criteria of 10, 20, 40, 60, and 80 kPa over a 57-day trial period at the Oregon State University (OSU) Malheur Experiment Station, Ontario, OR. Harvested plant material was evaluated for dry leaf yield and content of several steviol glycosides. Analysis of variance (ANOVA) showed significant cultivar differences in leaf yield, leaf stevioside and rebaudioside A content and yield, and steviol glycoside ratios ( P = 0.05). Examining the data by ANOVA, dry leaf yield, stevioside percent, rebaudioside C percent, total steviol glycoside (TSG) percent, rebaudioside C yield, and TSG yield were significantly greater among the wetter (closer to 10 kPa) compared with the drier (closer to 80 kPa) SWT criteria treatments, yet a preferred treatment regime was not clearly evident. When comparing cultivars by regression analysis, there was a highly significant decrease in the stevioside content, and an increase in the ratio of rebaudioside A to stevioside from wetter to drier irrigation onset criteria (due to lower stevioside), whereas the rebaudioside A content did not respond significantly to differing irrigation criteria. Increasing dry leaf productivity with wetter irrigation criteria (closer to 10 kPa), directly increased the total rebaudioside A yield also, which in turn could provide increased crop value to the grower. Irrigating near 10 kPa produced higher dry leaf yield and total rebaudioside A yield, than irrigating at drier criteria.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,692

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHortScienceMême sujetBiochemical Analysis and Sensing TechniquesTravaux en français237 207