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Enregistrement W2425721353 · doi:10.5376/msb.2016.07.0008

Effect of temperature and water on seed germination of <i>Salix sungkianica</i>

2016· article· en· W2425721353 sur OpenAlexvenueno aff
Shurong Ma, Meijiao Zhang, Qian Lu, Shenkui Liu

Notice bibliographique

RevueMolecular Soil Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationHorticultureBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The material used in this study were seeds of Salix sungkianica , by conducting indoor experiment, biological characteristics of germination and demands on environmental conditions of the S. sungkianica seeds were studied. The results indicate that the S. sungkianica seeds were microbiotic and low temperature could extend its longevity, germination rate is 0 when seeds were stored at normal temperature for 45 days, and gradually rose with the lowering of storage temperature, and remained above 55% if stored at -80 oC for a year; the seed began to germinate if temperature remains between 15 oC-35 oC, yet both high and low temperature could slow the germination process, while 25 oC -30 oC was the most suitable temperature range; seed germination has a strict demand for water content, the process could only begin when water was abundant, and did not happen when soil water content was 25%. Germination rate reached its peak value of 80.00±2.32% when water content was 200%, yet a higher soil water content level would jeopardize seedling growth.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,207

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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