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Enregistrement W2903322378 · doi:10.1139/cjb-2018-0174

Adaptive drought tolerance during germination of <i>Salsola drummondii</i> seeds from saline and nonsaline habitats of the arid Arabian deserts

2018· article· en· W2903322378 sur OpenAlexvenueno aff
Attiat Elnaggar, Ali El‐Keblawy, Kareem A. Mosa, Teresa Navarro

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSharjah Research AcademyUniversity of Tsukuba
Mots-clésGerminationHalophyteBiologySalinityDormancyAridPEG ratioHabitatAgronomyBotanyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of temperature, light, salinity, and drought on germination of halophytes have been extensively studied. However, few studies have focused on the germination of plants that grow well in both saline and nonsaline habitats (i.e., habitat-indifferent halophytes). Here, we assess the impacts of population origin, temperature, and light on drought tolerance, as simulated with polyethylene glycol (PEG), during germination of Salsola drummondii Ulbr., a habitat-indifferent halophyte from the arid Arabian deserts. Seeds were collected from both saline and nonsaline habitats and germinated at six concentrations of PEG at three temperatures and two light regimes. An increase in the concentration of PEG resulted in a significant reduction in seed germination, especially at higher temperatures. Seeds from the nonsaline habitat attained significantly greater germination efficiency at concentrations of PEG up to –1.2 MPa, but there was no difference in germination of seeds between the two habitats at concentrations of –1.5 MPa. Seeds from the saline habitat germinated significantly faster at higher concentrations of PEG. Germination was significantly higher in darkness than in light at –1.5 MPa at the lower temperatures, but the opposite was true for the higher temperatures. Seeds from saline habitats had higher levels of dormancy and faster rates of germination at higher concentrations of PEG because of their adaptation to low osmotic potentials.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,145

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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