Seaweed Extract Ascophyllum nodosum (L.) on the Growth of Watermelon Plants
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The objective of the research was to evaluate the influence of the seaweed extract applications, Ascophyllum nodosum (L.) to the productive development and quality of watermelon plants.
 Study Design: Two experiments were carried out. For experiments I and II, the completely randomized design was applyed in factorial schemes 2x6 and 2x4, respectively, with five replications each.
 Place and Duration of Study: The experiments were carried out at the Department of Plant Sciences (DPS) of the Rural Federal University of Semi-Arid (UFERSA), Campus Mossoró – RN, from January to May 2014.
 Methodology: Experiment I consisted on seed treatments [soaking in potable water and Acadian®] and application of six doses (0, 1, 2, 3, 4 and 5 mL L-1); experiment II, a combination of two seed treatments [soaking in potable water and Acadian®] and four periods (0, 7, 10 and 14 days) under the dose of 3.0 mL L-1.
 Results: The interaction between seed treatment and application of different doses, presented highest values observed for the variables, plant height, fresh shoot weight and fresh root weight were for A. nodosum (L.). More effects for seed treatment when there is no application of Acadian® is observed. It can be inferred that there is interaction among the factors, since the different parts of the plant respond in different ways to the treatment of seeds and the different periods of application. Also highlighted, when submitted to applications with Acadian®, watermelon plants had a similar effect, with closer values, excluding only the applications spaced in 7 days, which showed more interaction factors.
 Conclusion: Seed treatment with Acadian® and the doses of 3.0 and 4 mL L-1 were more efficient in the watermelon seedlings production. Applications in intervals of 7, 10 and 14 days were most promising, regardless the seed treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».