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Enregistrement W2370106168

Effects of Ni Stress on Seed Germination and Seedling Growth of Seven Xerophytic Plants

2009· article· en· W2370106168 sur OpenAlexvenueno aff
Su Yan

Notice bibliographique

RevueSeed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloxylon ammodendronGerminationSeedlingBotanyBiologyHorticulture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researched the effects of Ni2+ stress at different concentrations on seed germination and seedling growth of Haloxylon ammodendron,Hedysarum scoparium,Reaumuria soongorica,Artemisia sphaerocephala,Halogeton glomeratus,Bassia dasyphylla and Corispermum declinatum.The results showed that Ni2+ stress had the most distinct effect on Corispermum declinatum seed germination,relative obvious effect on Hedysarum scoparium seed germination,light effect on Haloxylon ammodendron,Reaumuria soongorica,Bassia dasyphylla and Halogeton glomeratus seed germination,only when Ni2+ concentration was 500 mg/L,their germination rate decreased remarkably.The sequence of relative inhibition rate of seedling length and root length was:Corispermum declinatumReaumuria soongoricaArtemisia sphaerocephalaHedysarum scopariumBassia dasyphyllaHaloxylon ammodendronHalogeton glomeratus,and the sequence of relative inhibition rate of fresh weight was:Corispermum declinatumReaumuria soongoricaArtemisia sphaerocephalaHalogeton glomeratusBassia dasyphylla HaloxylonammodendronHedysarum scoparium.This study indicated that Haloxylon ammodendron has strongest resistant capacity for Ni2+ stress,and Halogeton glomeratus,Bassia dasyphylla,Hedysarum scoparium,Artemisia sphaerocephala and Reaumuria soongorica was the next,resistant capacity of Corispermum declinatum was the worst.Compared with seed germination,seedling growth was more sensitive to Ni2+ stress,and the change of root growth could be used as an important index to evaluate heavy metal toxicity.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,131

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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