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Enregistrement W2611715522 · doi:10.1139/cjb-2017-0039

Can alternating temperature, moist chilling, and gibberellin interchangeably promote the completion of germination in <i>Clematis vitalba</i> seeds?

2017· article· en· W2611715522 sur OpenAlexvenueno aff
Rosangela Picciau, Marco Porceddu, Gianluigi Bacchetta

Notice bibliographique

RevueBotany · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationDormancyGibberellinGibberellic acidBiologyHorticultureSeed dormancyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each plant species has particular requirements for seed germination, and some of them respond differently to constant or alternating temperature regimes. In this study, the interchangeable effects of different treatments and temperatures on the completion of seed germination of Clematis vitalba L. were investigated. The seeds were tested with a constant (from 5 °C to 25 °C) or a fluctuating (25/10 °C) temperature regime, and the effect of gibberellic acid (GA3), incubation at warm (W) or cold (C) temperatures while being imbibed, and drying after ripening (DAR) were evaluated. The final germination percentages and the time in days required to reach 50% of germination (T50) were calculated. GA3 and C significantly enhanced completion of seed germination at all of the temperatures tested. A strong positive effect of alternating temperature was observed, which triggered completion of seed germination regardless of treatment. Under the fluctuating temperature, the chilled seeds had the most rapid germination. Low germination rates were observed for both control and DAR treatments. Seeds of C. vitalba display a certain degree of dormancy, which can be broken by moist chilling and GA3 treatments. Moreover, alternating temperature stimulates the completion of seed germination by satisfying certain physiological requirements for germination under constant temperatures.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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