Research on the Seed's Germination Characteristic of Zenia insignis as the Vanguard Tree for Afforestation in Karst Areas
Notice bibliographique
Résumé
In this experiment,the Zenia insignis seeds were dealt with five methods including rubbing with fine sand and sandpaper,caustic soda solution immersion,hot water immersion,sulfuric acid immersion and aqua fortis immersion,the datas which obtained from different treatments were analysed.The results show that treatment by rubbing with fine sand and sandpaper not only can improve the permeability of the seed shell obviously and enhance seed's germination percentage and germination tendency,but also the operation is easy,the equipment is simple,without pollution,it is a method worth considered.The seed's water permeability was improved obviously by treatment with different density sulfuric acid immersion.Especially in treatment by strong sulfuric acid for 30min,the seed's germination percentage reach as high as 99.0%.But there is troublesome and environment risk with handling the abandoning sulfuric acid,the cost is high.The seed's germination percentage is also higher of the treatment by soaking seeds with hot water at 80℃,may reach 75.0%.There is no remarkable change of seed's germination percentage of the treatment by caustic soda solution immersion with density at 30%.The seed's germination percentage increases gradually along with time extension of the treatment by aqua fortis immersion,the seed's germination percentage is the highest by soaking seeds for 30min,may reach 45.0%.Considering on comprehensive factors such as cost,technical difficulty and environment risk and so on,we think the treatment by soaking seeds with hot water is the best method.
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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 | 0,001 | 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 ».