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Enregistrement W2799588806 · doi:10.5539/jas.v10n6p363

Temporal Waterlogging and Physiological Performance of Wheat (Triticum aestivum L.) Seeds

2018· article· en· W2799588806 sur OpenAlexvenueno aff
Vânia M. Gehlling, Samantha Rigo Segalin, Cristian Troyjack, João Roberto Pimentel, Ivan Ricardo Carvalho, Vinícius Jardel Szareski, Geison Rodrigo Aisenberg, Ítala Thaísa Padilha Dubal, Francine Lautenchleger, Velci Queiróz de Souza, Luís Osmar Braga Schuch, Emanuela Garbin Martinazzo, Tiago Pedó, Francisco Amaral Villela, Tiago Zanatta Aumonde

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationWaterlogging (archaeology)Flooding (psychology)ShootAgronomyBiologyHorticultureEnvironmental scienceWetlandEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work was to evaluate the physiological performance and some attributes of wheat seeds originated from plants submitted to soil flooding at different stages of development. The treatments consisted of periods of soil flooding, absence of flooding, two floods and three floods of the soil. Each flood lasted for three days. For the evaluation of the physiological quality, the seeds were submitted to the tests of germination and first germination count, germination speed index, shoot and primary root length, shoot and primary root dry matter mass, harvest index, thousand seed mass, electrical conductivity and isoenzymatic analysis. The increase of the soil flooding period did not affect germination, while the germination speed andindex, the harvest index and the thousand seed mass were lower in plants under the higher periods of soil flooding. The expression and intensity of bands of acid phosphatase and peroxidase isoenzymes were differently altered by periods of flooding. Thus, soil flooding negatively influences the physiological performance, the thousand seed mass and the harvest index when the plants are submitted to flooding of the soil.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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