The Influence of H2O2 Application Methods on Melon Plants Submitted to Saline Stress
Notice bibliographique
Résumé
The salinity in irrigation water is one of the most important causes to decline cultivated plants yield. The H2O2 application has shown efficiency as a stimulator and activator for antioxidative defense system in plants submitted to biotic and abiotic stresses. The objective of this study was to evaluate methods for hydrogen peroxide application as a strategy to minimize the effects of saline stress on melon plants. The experiment was designed in complete randomized blocks and set in 2 × 4 factorial scheme, consisting two levels for irrigation water salinity (S1 = 0.3 and S2 = 2.0 dS m-1) and four methods for hydrogen peroxide application (15 mM), (T1 = no peroxide application, T2= imbibition of seeds, T3 = at sowing, T4 = Foliar spraying), with five repetitions. It was evaluated the following variables at 58 days after transplanting: plant height, stem diameter, number of leaves, number of flowers, shoot dry mass, root dry mass and total dry mass. The results showed that salinity affected the growth, biomass accumulation and plant quality severely, with the highest losses promoted by the electrical conductivity of 2.0 dS m-1.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».