Physiologic Quality and Biochemical Characters of Barley Seeds Produced Under Nitrogen Doses and Growing Environments
Notice bibliographique
Résumé
Barley (Hordeum vulgare L.) is considered one of the most important cereals, such as maize, rice and wheat, due to its multiplicity of usage, as much for human consumption as for feed. The Nitrogen is one of the main nutrients that influences the quality and productivity of barley seeds because it participates in numerous metabolic routes. It is a limiting factor of the production, the lack or the excess can bring consequence to the culture. In this manner, the present study aims to evaluate the influence of different nitrogen doses on the physiologic quality and biochemical characters of brewing barley seeds produced in two growing environments. The experiment was conducted in the 2017 crop season, in a randomized block design, organized in a factorial scheme, being 2 cultivation environment × 2 brewing barley cultivars × 4 nitrogen doses, disposed in four replicates. The physiological quality of the seeds was evaluated by germination, first counting of germination, accelerated aging, field emergence, shoot and root length, dry mass of shoot and root of seedlings, electrical conductivity (3, 6 and 24 hours) and isoenzymes. The growing environment promotes differences in the barley seeds physiologic quality. The nitrogen fertilizing, at dose of 120 kg ha-1, results in superiority in the physiologic quality of seeds. The cultivar BRS Cauê in both environments presented higher vigor. The nitrogen fertilizing alters the isoenzymatic expression of barley seedlings, creating variation in the bands intensity, at different nitrogen doses.
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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 ».