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Enregistrement W2771048524 · doi:10.1139/cjps-2017-0039

Repetitive vegetative propagation of first-year sea buckthorn (<i>Hippophae rhamnoides</i> L.) cuttings

2017· article· en· W2771048524 sur OpenAlexafffundvenue
Adam Dale, Dragan Galić

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemical and Pharmacological Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgricultural Adaptation Council
Mots-clésCuttingHippophae rhamnoidesVegetative reproductionCultivarHorticultureBiologySowingGreenhouseBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea buckthorn (Hippophae rhamnoides L.) is used in beverages, pharmaceuticals, cosmetic products, and animal feeds. Although sea buckthorn has been shown to be easy to propagate vegetatively, currently, there is little information on reliable techniques to vegetatively propagate the plant repetitively within a single year. To address this, three experiments were conducted to study whether season and chilling affected the successful rooting of cuttings. Four cultivars, ‘Chuskaya’, ‘Golden Rain’, ‘Lord’, and ‘Sunny’, were used in the season- and chilling-effect experiments. Hardwood and softwood cuttings from field-grown plants did not root from October to December. The percent of rooted cuttings in January was cultivar-dependent. The number and percent of rooted greenhouse-produced cuttings were significantly affected by length of chilling. Most cuttings were produced and the highest percent rooted when the plants chilled for at least 6 wk. ‘Lord’ had the most and ‘Golden Rain’ the least number of rooted cuttings. This study indicated that greenhouse-grown stock plants were a viable source of sea buckthorn cuttings for vegetative propagation. When combined with field-grown sources, it is possible to produce sea buckthorn planting material year-round.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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