MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754629731 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.81

Effect of Centaurea pullata Methanolic Extract on the Growth of Portulaca oleracea

2017· article· en· W2754629731 sur OpenAlexvenueno aff
Wasi Ullah Khan, Rahmat Ali Khan, Safir Ullah Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortulacaPhytotoxicityCentaureaAllelopathyChemistryShootAsteraceaeBotanyBioassayGerminationHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phytotoxicity or allelopathy means poisonous results by a composite onplantgrowth, composites may be trace metals, pesticides salinity or phytotoxins. Some of the medicinal plants have phytotoxic activities which inhibit the growth of weeds and unwanted plants which are not of our desire. The present study is aimed to investigate the phytotoxic assessment of Centaurea pullata methanolic extract (CPME) roots. Dried plant were ground and extracted with methanol to prepare methanol crude extract. In-vitro phytotoxicity activity was conducted using these methanolic extracts as per standard procedures. The inhibitory effect of Centaurea pullata extract is tested on stalk and root of Portulaca oleracea and using four concentrations (3, 1.5, 0.75 and 0.37mg/ml) of plant extract and distal water in control. The result is noted on 5th and 10th days. The results obtained from these experiments showed that the crude methanolic extract of Centaurea pullata slightly inhibits the roots and shoots of Portulaca oleracea seeds as compared to the control plate which was not treated by the above mentioned sample extracts shown in Figures as. From the results obtained that, Phytotoxicity activity of Centaurea pullata methanolic extract showed non-significant results. Purification and in vivo studies of these plant are required for further verification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Basic & Applied SciencesMême sujetAllelopathy and phytotoxic interactionsTravaux en français237 207