Potassium Phosphite and Water Deficit: Physiological Response of Eucalyptus Using Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the physiological response of Eucalyptus citriodora Hook seedlings subjected to foliar application of potassium phosphite and water deficit with the aid of multivariate statistical analysis, using MANOVA and canonical discriminant analysis. The experiment was conducted in a completely randomized design with five treatments (0.0 L c.p. ha-1 of potassium phosphite with irrigation; 0.0; 1.25; 2.50 and 5.00 L c.p. ha-1 of potassium phosphite without irrigation) and six replicates, in a greenhouse located in the municipality of Cruz das Almas, Bahia, Brazil. Treatments with potassium phosphite were applied by foliar spray, using the commercial product Reforce from Agrichem® (25.0% K2O + 35.0% P2O5 p/v). Irrigation was suspended seven days after application of the product. The correlation (0.6603) between the evaluated variables indicated that the use of multivariate analysis techniques was adequate to analyze this data set. Eucalyptus plants of the control treatment without irrigation responded to the water deficit conditions with inhibition of photosynthetic activity and increase of free proline content in the leaves. On the other hand, plants which received foliar application of potassium phosphite at highest concentrations (2.50 and 5.00 L c.p. ha-1), even under water deficit conditions, preserved the photosynthetic activity and proline content in the leaves with values equal to those observed in the irrigated control treatment. From this result it is possible to infer about the role of potassium phosphite as an attenuating effect of the water deficit in Eucalyptus citriodora Hook.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».