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Enregistrement W2352386842

Allelopathic Effect of Aqueous Extracts of Eupatorium adenophorum Spreng. by Different Treatment Methods on Seed Germination of Pinus Yunanensis Franch

2011· article· en· W2352386842 sur OpenAlexvenueno aff
Jing Tu

Notice bibliographique

RevueSeed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationAllelopathyEupatoriumHorticulturePinus <genus>Aqueous extractAqueous solutionCompletely randomized designBiologyBotanyChemistryTraditional medicineMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pinus yunnanensis Seeds were treated by aqueous extracts of Eupatorium adenophorum above-ground of EEDS(the sample which eliminated enzyme and dried by heat) and CFS(the crumbled fresh sample) and IFS(the integrity fresh sample),observed the influence on seed germination.The result showed that the allelopathy effect of the extracts of E.adenophorum by different treatments on seed germination of Pinus yunnanensis was different,germination pinnacle after treated by aqueous extracts of IFS and EEDS at low concentration of 0.0025g/ml occurred in the sixth day,but the pinnacle after treated by aqueous extracts of other treatments and contrast occurred in the seventh day,as far as germination potential and germination speed be concerned,at high concentration of 0.04g/ml,the inhibitory effects of EEDS and CFS were stronger than IFS's,the stimulating effects of IFS were stronger than CFS's at the concentration of 0.04g/ml or 0.0025g/ml,most of the mean differences between IFS and CFS and EEDS were significant at the.01 level or.05 level,but the mean differences between CFS and EEDS were not significant.As far as germination rate be concerned,the mean differences between IFS and CFS and EEDS were not significant.The function form and degree of allelopathy were bound up with sample treatment means,so the author suggested to use integrity fresh sample to extract allelopathy chemicals by using aqueous extract.

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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,317

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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