Physiological Parameters of Soybean Under Different Intensities of Artificial Light
Notice bibliographique
Résumé
Luminosity and temperature are factors that directly act in photosynthetic process, in which the elevation of the light intensity may provoke reduction in the assimilation of carbon, impairing the development of the soybean culture. This work aimed to know physiological parameters of soybean (Glycine max L. Merr.) under different intensities of artificial light. The experiment was carried out in randomized blocks, in a factorial scheme 2 × 5, being two soybean cultivars (Potência and NS6700) and five densities of light: 0 (control), 500, 1000, 1500 and 2000 μmol m-2 s-1 of photosynthetically active radiation (PAR) provided by LED bulbs, with 4 repetitions, in total of 40 plots. The following variables were set: rate of CO2 assimilation (A), transpiration (E), stomatal conductance (gs), inner CO2 concentration in the substomatic chamber (Ci) and water use efficiency (WUE) in which a portable device of gas exchange was used (Infra-Red Gas Analyzer-IRGA, marca ADC BioScientific Ltd, modelo LC-Pro). Seedlings of soybean positively responded under different intensities of artificial light till reach the maximum saturation point between 1400 and 1600 µmol m-1 s-1 of light, which promoted a better rate of A, Ci andWUE. E and gs presented positive linear responses by increasing the intensity of artificial light. The ideal light intensity to the use of Infra-Red Gas Analyzer-IRGA between 1400 and 1600 µmol m-1 s-1 to the soybean culture.
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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 | 0,000 | 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 ».