Thermotherapy via Humid Heat for the Treatment of Safflower Seeds
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this work were to evaluate and adequate the method of thermotherapy via humid heat for the treatment of safflower seeds (Carthamus tinctorius L.) and, to verify its effect on the physiological and sanitary quality of seeds. The experiment was performed in the period from September to November, 2016 and from May to July, 2017, in entirely randomized design, arranged in 5 × 6 + 1 factorial scheme, with five temperatures: 25, 35, 45, 55 and 65 ºC and with six time periods: 5, 10, 15, 30, 45 and 60 min, plus the additional treatment (control), with eight repetitions. The seeds were packaged in glass of 500 mL and disposed in thermodigital water bath device with heated water according to the abovementioned factorial. We evaluated the degree of humidity of the seeds after thermotherapic treatments, the germination of normal seedlings, the emergence at field, the speed indexes of germination and emergence, the length and dry mass of seedlings and the sanity test. We observed that the treatment of seeds via humid heat thermotherapy was efficient in the control of phytopathogens, without damage to the physiological quality until 45 ºC. The treatment of 45 ºC for 15 min provided the greater reduction of the pathogens on the safflower seeds, incrementing its germinative potential and emergence at field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».