MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906793203 · doi:10.5539/jas.v11n2p139

Fruit Yield and Antioxidant Activity of Pepper Genotypes Subjected to Nitrogen Doses

2019· article· en· W2906793203 sur OpenAlexvenueno aff
Michele de Morais, Paloma E. B. Martins, Milson Evaldo Serafim, Walmes Marques Zeviani, Kelly Lana Araújo, Thiago A. S. Gillio, Renê Arnoux da Silva Campos, Leonarda Grillo Neves

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePiperaceae Chemical and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato GrossoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPepperAntioxidantHorticultureGenotypeNitrogenGreenhouseYield (engineering)ChemistryBiologyFood scienceBotanyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study evaluates the fruit yield and antioxidant activity of pepper genotypes as a function of nitrogen doses. The experiment was conducted in a greenhouse with seven pepper genotypes: two C. annuum (116 and 163), two C. chinense (39 and 118), two C. frutescens (17 and 113), and one C. praetermissum (141), and 11 nitrogen doses (0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256 and 512 N mg dm-3). Productive parameters were evaluated, and antioxidant compounds were determined by spectrophotometric methods. Genotypes 116 and 163 showed a higher fruit fresh mass, and genotype 141 produced the highest number of fruits per plant. Genotypes 141 and 163 were the earliest. The highest antioxidant activity was obtained in the extracts of fruits of genotype 113. Nitrogen fertilization did not affect the antioxidant content of fruits. The pepper genotypes of the present study have comparable bioactive compound contents and antioxidant activity. Therefore, they are promising genotypes for the vegetable production sector, with potential for industrial and pharmacological use.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetPiperaceae Chemical and Biological StudiesTravaux en français237 207