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Enregistrement W2603387031 · doi:10.5539/jas.v9n4p217

Effect of Different NaCl Concentrations on Germinations Period of Oil Sunflower Seeds (Helianthus annuus L.) Grown in the Black Sea Region

2017· article· en· W2603387031 sur OpenAlexvenueno aff
V.Ye. Gul', Burcu Seçkin Dinler, Ufkun Sarisoy

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationHelianthus annuusSunflowerTiller (botany)AcheneSeedlingBiologySunflower seedHorticultureAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out to determine the effects of different NaCl doses (0, 50, 100, 150 and 200 mM) on the seeds which obtained from the 6 regions in the Central Black Sea, where cultivated sunflower (Bafra, Vezirköprü, Havza, Merzifon, Çorum and Turhal) in 2016. In the experiment, germination rate, germination time, rootlet and tiller length of the seeds were measured. It was found that the seed samples showed different responses to NaCl doses and correspondingly germination rates were 36.3-86.0%, germination times were 4.68-6.05 day, rootlet lengths were 2.36-8.35 cm, tiller lengths were 3.06-9.13 cm. Increasing NaCl doses had a negative effect on the seed samples in the way of the parameters examined except that some seeds. Especially, 100 mM, 150 and 200 mM NaCl doses reduced germination and seedling in sunflower plants.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 GPT0,250
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 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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