Effect of Soil Temperature in the Emergence of Maize Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Temperature is one of the most important factors in the germination process, which influences the absorption of nutrients required for growth and development of the plant, germination uniformity, and seed vigor maintenance. Low temperatures can result in deformation of the leaves and the apex of the plant, and high temperatures hamper the development of them. The objective of this work was to evaluate the ideal temperature values for germination in each genetic material used, highlighting the most suitable for each condition. The experiment was conducted at the Central Seed Laboratory at the Department of Agriculture of the Lavras Federal University, where germination percentage, first germination count, seedling emergence and emergence speed were evaluated. The experimental design was completely randomized, with a factorial scheme of 4 × 5, in which it was analyzed four lines (L30, L64, L63, and L91) at five different germination temperatures (15, 20, 25, 30 and 35 ºC). An analysis of variance was done and for the comparison between means, the Scott Knott test was used, at a 5% probability. It can be observed that the lines L63 and L91 were more susceptible to low germination temperatures and lines L30 and L64 do not tolerate high temperatures. Also, the evaluation of temperature-controlled substrate germination proved to be a promising technique to identify tolerant and susceptible lines for germination in both high and low temperatures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».