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Enregistrement W2984977644 · doi:10.4236/ajps.2019.1011139

Effect of Field Treatment on Microfloral Respiration and Storability of Canola under Different Storage Conditions

2019· article· en· W2984977644 sur OpenAlexafffund
Fuji Jian, Peian Tang, Md. Abdullah Al Mamun, Digvir S. Jayas

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Plant Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPan African Materials Institute
Mots-clésCanolaGerminationBiologyHorticultureRespiration rateWater contentRespirationAgronomyAnimal scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether different field treatments such as straight cut, swathing, or pre-harvest aid application can influence the canola storage is the critical information for growers. The effect of these different field treatments on the infection and development of microflora on canola seeds with 9%, 11%, and 14% moisture content at 20°C, 25°C, 30°C and 35°C was determined. To evaluate the microfloral infection and development, concentration of CO2 and O2 in 150 g canola bulks were measured every 3 d. At the beginning and end of the study (66 d), the seed moisture content, germination, visible mold, invisible fungal infection, and yellow seed count were measured. The swathed and nature ripened canola had a slightly higher respiration rate at ≥30°C and ≥ 2 wk than the seeds with other field treatments. The swathed canola had a marginally lower initial germination and higher germination at 66 d. The Glyphosate treated and nature ripened canola seeds had a slightly higher chance of visible model development. However, all these differences were not significant at α = 0.05 level and different field treatments and storage conditions did not influence the yellow seed count.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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