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Enregistrement W2774877394 · doi:10.5539/jas.v10n1p38

Tolerance of Varieties and Hybrid of Pumpkin and Squash to Salt Stress

2017· article· en· W2774877394 sur OpenAlexvenueno aff
Adriana da Silva Santos, Francisco Vaniés da Silva Sá, Lauter Silva Souto, Maria K. do N. Silva, Rômulo Carantino Lucena Moreira, Geovani Soares de Lima, Luderlândio de Andrade Silva, Evandro Franklin de Mesquita

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquashSalinityIrrigationGreenhouseSowingSaline waterAridAgronomyHybridHorticultureBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irrigated agriculture in arid and semi-arid regions is a practice encouraged to maximize food production, however these regions hesitate a qualitative shortage of water resources, often being necessary the use of saline water, affecting soil and sensitive plants to saline stress. So this study aimed to evaluate emergence, growth, phytomass accumulation and tolerance of the Tetsukabuto hybrid and varieties of pumpkin and squash under salt stress. The experiment was carried out in protected environment (greenhouse), located in the municipality of Pombal, Paraíba, Brazil. Treatments were arranged in completely randomized experimental design with four replicates, in a 5 × 3 factorial scheme, relative to five levels of irrigation water salinity and three genotypes of pumpkin and squash. Pumpkin and squash seedlings were grown on trays of 30 cells with capacity for 0.1 dm3 of substrate, during the first 20 days after sowing, and were monitored for emergence, initial growth, dry matter accumulation and tolerance to salinity. Increment in irrigation water salinity reduces emergence and initial growth of the pumpkin and squash genotypes. The genotypes G2 - ‘Squash cv. Coroa’ and G3 - Tetsukabuto hybrid are more tolerant to salinity than G1 - ‘Pumpkin cv. Jacarezinho’ in the initial growth stage.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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