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Enregistrement W2535956632 · doi:10.11159/awspt16.113

Physiological Effects of Five Herbicides on Wheat Cultivars

2016· article· en· W2535956632 sur OpenAlexvenueno aff
Veli Çeliktaş, Sema Düzenli, Hande Otu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarAgronomyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extended Abstract Herbicides are chemical compounds which used for struggle with weeds to protect the crops in fields. However, it can be harmful to crops sometimes. The aim of this study, to investigate the effects of herbicides on crops. For this purpose five different herbicides applied to wheat cultivars ( Triticum aestivum cvs Adana 99 and Ceyhan 99; Triticum drum cv Selcuklu 97). Seed samples were sterilized in a %3 sodium hypochlorite solution for three minutes and washed several times with distilled water.Then seeds were sown in plastic pots which had 1000 gr soil and 40 seeds per pots.Pots were placed at 24/20 C (day/night) temperature and 16/8 light period (day/night), with a light intesity of 300 μmol/m 2 s, and %60 humidity in a controlled room. Herbicides (2,4D, Derby, Atlantis, Topic, Lintur) were sprayed with a spray gun ( 5000 L/ha volume) in a controlled room (15 0 C) two weeks after germination. Plants were harvested when beginning of tillering three weeks after herbicide application. Pigment, proline (an aminoacide that increase against stress), lipid peroxidation (LP, which degrades membrane integrity), ascorbic acid ( a non-enzymatic antioxidant) and SOD (superoxide dismutase, a antioxidative enzyme that remove reactive oxygen species) analisies were conducted respectively according to Arnon 1949 and Lichtenthaler and Wellburn, 1983; Bates et al. (1973); Hodges et al.,1998; Cakmak and Marshner, 1992. Statistical analysis of data of the application was performed using the software SPSS ® Statistics 20.0 (IBM Corporation, New York, NY, USA). Each parameter was analyzed seperately by one-way analysis of variance (ANOVA) to evaluate the changes in each application. Significant differences (p<0,05) reanalyzed by LSD (Least Significant Difference) to determine which parameter was significantly different from controls. Derby, Topic and Lintur herbicides affected the ascorbic acid content of Adana 99 cultivar negatively. But only Lintur effected ascorbic acid content significiantly according to LSD (p<0,05). It was observed significantly that Topic has negative effect on total chlorophyll, malondialdehyde (MDA; biomarker to measure the level of LP), superoxide dismutase activity and carotenoid content, unlike Topic 2,4D had pozitive effect on carotenoid content . The herbicides exclusive Derby increased prolin content significantly of this cultivar. It was determined that Topic had been the most toxic herbicide for Adana 99 cultivar. In Ceyhan 99 cultivar; Topic and Atlantis affected positively ascorbic acid level (p<0,05). Atlantis decreased carotenoid level and in addition to this increased ascorbic acid content. Topic had riser effect on ascorbic acid and proline concentration.The herbicides had no significant effect MDA and total chlorophyll content. Derby and 2,4D had negative affect on SOD activity. In Selcuklu 97 cultivar Topic had negative effect on ascorbic acid level (p<0,05). All of the herbicides exclusive 2,4D had significant increasing effect on total chlorophyll content. Atlantis and Lintur increased carotenoid level. Derby and Atlantis increased MDA content while whole herbicides decreased SOD activity. Proline was not affected by herbicide applications significantly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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