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Enregistrement W2913227582 · doi:10.1139/cjps-2018-0120

Mechanical properties of <i>Polygonatum multiflorum</i> leaves after treatment with growth stimulants

2019· article· en· W2913227582 sur OpenAlexvenueno aff
A. Ciupak, Bożena Gładyszewska, Władysław Michałek, Katarzyna Rubinowska

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorticulturePlant growthDistilled waterYoung's modulusBotanyBiologyChemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical properties of leaves are important in many aspects of plant science. Because of their delicate structure, leaves are sensitive to different, potentially harmful, environmental factors. The mechanical properties of leaves are important factors affecting leaf quality, longevity, susceptibility to damage, and decomposition. Two growth stimulants were applied to investigate selected mechanical properties of Solomon’s seal Variegatum [Polygonatum multiflorum (L.) All.] leaves grown under field cultivation and in an unheated polytunnel. The mechanical properties of leaves were assessed by measuring Young’s modulus. The agents used in the treatment were Actisil Hydro Plus at a concentration of 0.4% in the first series and Pentakeep V at a concentration of 0.04% in the second series. Foliar treatment with the stimulants was conducted six times at weekly intervals. The control plots were sprayed with distilled water. The research was carried out between 2012 and 2014. In comparison to the test series, the respective effects of Actisil Hydro Plus and Pentakeep V on the change in Young’s modulus was more notable in plant leaves obtained from the tunnel than those from field cultivation. Specifically, growth stimulants had more impact on the stiffness of leaves obtained from plants grown in the tunnel. Generally, plant leaves from field cultivation were stiffer than those from the tunnel.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations0
Publié2019
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