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Enregistrement W2771021091 · doi:10.5539/jas.v9n12p259

Consequences of Seed Priming with Salicylic Acid and Hydro Priming on Smooth Vetch Seedling Growth under Water Deficiency

2017· article· en· W2771021091 sur OpenAlexvenueno aff
Amin Namdari, A. Baghbani

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingSalicylic acidProlinePriming (agriculture)BetaineGlycineWater contentHorticultureAgronomyDistilled waterChemistryBiologyBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to low rainfall at early autumn, smooth vetch seedling growth in rain-fed lands often is limited by water deficit stress yet the data regarding the reactions of smooth vetch to water deficit at early growth stages are pretty rare. The objective of current study was to examine possibility of using priming treatments (hydro priming and priming salicylic acid) to alleviate the inhibitory effect of water deficiency during early growth of Smooth Vetch. In this respect, seeds were soaked in distilled water (hydro priming) or 0.5 mM solution of SA for 36 h at 10 °C then dried back to original moisture content. Pots were irrigated for 25 days at four levels of available water containing field capacity (FC), 75% FC, 50% FC and 25% FC. In general, seedling emergence and early growth were markedly limited by increasing water deficiency. However, priming treatments particularly with SA caused considerable improvement in either emergence or growth of seedlings (dry weight, length). The obtained results showed that primed samples exhibited higher accumulation of proline, glycine betaine (GB) under all levels of available water except 100% FC and also higher total soluble sugars (TSS) and trehalose under severe water deficit (25% FC). SA primed samples had higher relative water content especially under higher levels of water deficiency. The more balanced water status within SA primed samples also was accompanied with higher accumulation of proline and glycine betaine. There were significant differences between two priming treatments in terms of proline and GB content within seedlings and SA priming considerably increased proline and GB accumulation. In contrast to proline and GB, TSS and trehalose content wasn’t influenced by SA treatment and both hydro and SA primed samples showed statistically similar quantities.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,223 · 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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