Effects of <i>Ascophyllum nodosum</i> extract application in the nursery on root growth of containerized white spruce seedlings
Notice bibliographique
Résumé
MacDonald, J. E., Hacking, J., Weng, Y. and Norrie, J. 2013. Effects of Ascophyllum nodosum extract application in the nursery on root growth of containerized white spruce seedlings. Can. J. Plant Sci. 93: 735–739. In this preliminary study, Picea glauca seedlings were root drenched with a commercial liquid extract of Ascophyllum nodosum in finisher fertilizer (8N–20P–30K) at the following rates: 1:500, 1:250, 1:125, and 1:75. Fertilizer alone served as control. Applications were made four or eight times over a period of 17 or 43 days, respectively. Compared with control, all rates reduced total root system length in mid October by 44–54%. After freezer storage and then growing under favorable conditions in spring for 21 d, the 1:125 and 1:75 rates increased the number of white roots emerging from the intact peat plug by 42 and 63%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».