MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2848244919 · doi:10.1139/cjb-2018-0021

Incidence of blossom-end rot in elongated tomato fruit

2018· article· en· W2848244919 sur OpenAlexvenueno aff
Lucas Baiochi Riboldi, Sabrina Helena da Cruz Araújo, Sérgio Tonetto de Freitas, Paulo R. C. Castro

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylemBiologyHorticultureCultivarCropTranspirationBotanyAgronomyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blossom-end rot (BER) is a physiological disorder that can affect 100% of the fruit crop depending on the genotype. Tomato varieties with elongated fruit usually have a greater susceptibility to BER than other varieties. To evaluate and identify the possible physiological and morphological characteristics related to the onset of BER development, four varieties of long-shape tomato fruit with different susceptibility to BER: ‘San Marzano,’ ‘Banana Legs,’ ‘Roma,’ and ‘Mini-Roma’ were examined. Our results show that ‘San Marzano’ and ‘Banana Legs’ (elongated fruit) had a higher incidence of BER and lower Ca 2+ concentration in the distal fruit tissue. ‘San Marzano’ (the most elongated fruit) presented higher electrolyte leakage in the distal fruit tissue. By comparison, ‘Roma’ and ‘Mini-Roma’ (less elongated fruit) were less susceptible to BER and had a higher ratio for proximal/distal fruit Ca 2+ and a lower distal cell-wall bound content of Ca 2+ . Additionally, xylem functionality (vessels transporting water and solutes) in the distal fruit tissue was also higher in these more-tolerant varieties. These results support the theory that total fruit content of Ca 2+ is not the only factor determining fruit susceptibility to BER, but rather a balance between physiological and morphological factors that influence Ca 2+ transport and allocation in the fruit.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBotanyMême sujetBanana Cultivation and ResearchTravaux en français237 207