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Enregistrement W2912944581 · doi:10.5539/jas.v11n3p494

Lettuce Growth in Different Pot Volumes and Irrigation Frequencies Under Saline Stress

2019· article· en· W2912944581 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Jacqueline de Oliveira Targino, Francisco de Assis de Oliveira, ⁠Mychelle Karla Teixeira de Oliveira, Lúcia R. de L. Régis, Helena Maria de Morais Neta, C. J. X. Cordeiro, Francisco Adênio Teixeira Alves, Luan Vítor Nascimento, Victor Gurgel Pessoa, Antonio Ariel Alves de Oliveira, Maria Williane de Lima Souza, Paulo Victor de Menezes, Jessilanne Plinia BM Costa, Isabelly Cristina da Silva Marques, Rafaelle da Silva Freitas

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGrowth and nutrition in plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationSalinityRandomized block designSaline waterSalineMathematicsAnimal scienceHorticultureEnvironmental scienceAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate lettuce production in different pot volumes and different irrigation frequency under saline stress. The experiment was carried out at the Department of Environmental and Technological Sciences of the Federal Rural University of the Semi-Arid, in Mossoró, RN, Brazil. Randomized block experimental design was used in factorial scheme of 2 × 3 × 3, with 3 replicates. Treatments were consisted of 2 water’s salinity levels (0.5 and 2.0 dS m-1), 3 frequencies of irrigation (6, 9, and 12 daily events), and 3 different pots (0.5, 1.0, and 3.0 L). Data from parameters evaluated at harvest were submitted to variance analysis and means were compared. We verified that when the lower saline water (0.5 dS m-1) was used lettuce production increased when cultivated in pots of 3.0 L and submitted to 6 daily events of irrigation. When 3.0 dS m-1 water was used the best results were obtained in 0.5 L and nine daily events of irrigation. The combination of 0.5 L pot and six or nine daily events of irrigation better inhibited the damaging effects of salinity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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