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Enregistrement W2935994267 · doi:10.5539/jas.v11n5p302

Development and Productivity of Jatropha curcas Plants Treated With Growth Regulators

2019· article· en· W2935994267 sur OpenAlexvenueno aff
Víctor Alves Amorim, Camila Lariane Amaro, Liana Verônica Rossato, Igor Alberto Silvestre Freitas, Kamila Gabriela Simão, Gabriel Henrique Ferreira de Lima, Gabriel Sartin Parreira, Larissa Pacheco Borges, João Peterson Pereira Gardin, Fábio Santos Matos

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-clésJatropha curcasInflorescenceRandomized block designPlant growthVegetative reproductionHorticultureBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present work was to evaluate the effect of plant growth regulators (PGR) on the vegetative development and productivity of Jatropha curcas plants. A field experiment was conducted at the Goiás State University, Brazil, using two-year-old J. curcas plants planted with spacing of 3 × 2 m, using foliar applications of two PGR—trinexapac-ethyl and prohexadione-Ca. A randomized block design was used with four treatments (trinexapac-ethyl at 1 ml plant-1—T1; prohexadione-Ca at 2 mg plant-1—T2; trinexapac-ethyl at 1 ml plant-1 plus prohexadione-Ca at 2 mg plant-1—T3; and Control—T4), five replications, and plots consisting of two plants. Two applications of a 300 ml plant-1 solution with the treatments were performed with a 30-day interval after the leaf emergence period (late September and October 2017). The trinexapac-ethyl and prohexadione-Ca plant growth regulators increased the grain yield of Jatropha curcas plants by increasing their vegetative growth, and number of inflorescences, and female and hermaphrodite flowers, but had no effect on the uniformity of fruit maturation. The treatment in which both plant growth regulators were used presented the best results, generating more vigorous and productive plants.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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