Chitosans of different molecular weight enhance potato (Solanum tuberosum L.) yield in a field trial
Notice bibliographique
Résumé
Physico-chemical features of chitosan affect its biological activity on plants. In this work, the influence of chitosan molecular mass in potato (Solanum tuberosum L.) yields was investigated. By using chitosan polymers of high (CH-1) and low (CH-2) molecular weight and a hydrolysed chitosan derivative (CHH), two experiments were performed under field conditions to determine the effect of these polymers on yields of two potato varieties, ‘Call White’ and ‘Santana’. For this purpose, the foliar spray of low doses of the derivatives at three cultivation moments was performed and several yield variables were determined at crop harvest. All three chitosan compounds increased the performance variables determined respect to the control, depending on the variable, the dose employed and the mass of the derivative evaluated. In most variables determined, the two lowest doses (200 and 325 mg/ha) provoked the highest increments above control. Chitosans also affected distribution of mass per tuber size, particularly; in ‘Santana’ variety the two lowest doses enhanced the commercial tuber sizes. Among the polymers, CH-1 caused the greatest increases in performance, while, compared to the polymer, CHH provoked higher yields. In conclusion, foliar application at low doses of high molecular weight and hydrolysed chitosan enhanced potato yield between 15-30%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».