The Effect of NO on Drought Resistance During Medicago ruthenica Seed Germination
Notice bibliographique
Résumé
The effects of NO on drought resistance of Medicago ruthenica seed germination by using different treatments included 0 mmol / L SNP,PEG,0. 01 mmol / L SNP + PEG,0. 05 mmol / L SNP + PEG,0. 1 mmol / L SNP + PEG,0. 5 mmol / L SNP + PEG,1. 0 mmol / L SNP + PEG. The results showed that under stress of PEG drought of-0. 6 MPa,Medicago ruthenica seed germination rate,germination potential,germination index and vigor index decreased compared with the control. Low concentrations of SNP( 0. 01 mmol / L) have the strongest alleviation for PEG simulated drought stress of Medicago ruthenic seed germination rate and germination potential. When the concentration of SNP is 0. 05 mmol / L,the germination,vigor index of Medicago ruthenic seed is the highest,root length and shoot of the seedling is the largest,growing with excellent. Exogenous NO can significantly increase seedlings biomass of Medicago ruthenic,when concentrations of SNP is 0. 05 mmol / L,0. 1 mmol / L and 1. 0 mmol / L,it can increase fresh weight significantly; when concentrations of SNP is lower( 0. 01 mmol / L),dry weight of seeding increase.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».