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Enregistrement W3032626198 · doi:10.3390/plants9060682

Effects of pH and Mineral Nutrition on Growth and Physiological Responses of Trembling Aspen (Populus tremuloides), Jack Pine (Pinus banksiana), and White Spruce (Picea glauca) Seedlings in Sand Culture

2020· article· en· W3032626198 sur OpenAlexafffund
Xu Feng, Maryamsadat Vaziriyeganeh, Janusz J. Zwiazek

Notice bibliographique

RevuePlants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPinus <genus>Jack pineBotanyWoody plantWhite (mutation)SalicaceaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) seedlings to root zone pH ranging from 5 to 9 were studied in sand culture in the presence of two mineral nutrition levels. After eight weeks of treatments, effects of pH on plant dry weights varied between the plant species and were relatively minor in white spruce. Higher nutrient supply significantly increased dry weights only in trembling aspen subjected to pH 5 treatment. There was little effect of pH and nutrition level on net photosynthesis and transpiration rates in white spruce and jack pine, but net photosynthesis markedly declined in aspen at high pH. Chlorophyll concentrations in young foliage decreased the most in trembling aspen and jack pine. The effects of high pH treatments on the concentrations of Mg, P, Ca, Mn, Zn, and Fe in young foliage varied between the plant species with no significant decreases of Fe and Zn recorded in trembling aspen and white spruce, respectively. This was in contrast to earlier reports from the studies carried out in hydroponic culture. The sand culture system that we developed could be a more suitable alternative to hydroponics to study plant responses to pH in the root zone. Plant responses to high pH appear to involve complex events with a likely contribution of nutritional effects and altered water transport processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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