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Enregistrement W2387010446

Allelopathic Effects of Aqueous Extracts of Eupatorium adenophorum Spreng. by Different Treatment Methods on Seedling Growth of Pinus Yunanensis Franch

2012· article· en· W2387010446 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Gui-ying

Notice bibliographique

RevueSeed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllelopathySeedlingEupatoriumGerminationHorticultureBotanyBiologyAqueous extractTraditional medicineMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to know the influence of sample treatment methods on Allelopathy intensity,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 seedling growth after seed germination.The result showed that the allelopathic effects of the extracts of E.adenophorum of different treatments on seedling growth of Pinus yunnanensis were different.On the whole,at the concentration of 0.04 g/mL,the aqueous extract of different treatments had a significant inhibitory effect on seedling growth of P.yunnanensis,inhibitory effects of EEDS and CFS were stronger than IFS's,the mean differences between IFS and CFS were significant at the 0.01 level.The mean differences between IFS and EEDS were also significant at the 0.01 level.The inhibitory effects of different treatments got weaker with the concentration decreasing,and even turned into a stimulating effect,the critical concentration of IFS which stimulated seedling growth was higher than that of EEDS and CFS,The function form and degree of allelopathy were bound up with sample treatment means,so,the integrity fresh sample was the first choose when extracting allelopathic chemicals.

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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,343

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2012
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Résumé présentoui

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