Effect of Hydrogen Peroxide in the Growth of Yellow Passion Fruit Seedlings Under Salinity Stress
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen peroxide (H2O2) is a molecule that can flag plants under biotic and abiotic stress conditions. Among the kinds of stress, the salinity stress is the one that most usually affects plants. Consequently, the purpose hereof was to use hydrogen peroxide (H2O2) to mitigate the possible harmful effects of salinity in yellow passion fruit seedlings. We employed a randomized block design, in a 5 × 3 factorial scheme, corresponding to five irrigation water electric conductivity levels (0.3; 1.3; 2.3; 3.3; and 4.3 dS m-1) and three hydrogen peroxide concentrations (0; 5; and 15 μmol L-1), with four repetitions. The treatments were applied foliarly 7 and 15 days after the seedlings’ germination with hand sprayers. Sixty days after sowing, we evaluated the seedlings’ growth and quality variables, which finally proved that hydrogen peroxide mitigates the harmful effect of the irrigation water’s salinity up to 2 dS m-1 in the growth of yellow passion fruit seedlings at the concentration of 5 μmol/L. Nonetheless, excessive concentrations (15 μmol L-1) associated with high salt concentrations were proven detrimental to the seedlings’ phenological growth and quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».