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Enregistrement W3049492741 · doi:10.5539/jas.v12n9p245

Effect of Osmotic Conditioning in Physiological Quality of Cucumis sativus L. and Solanum lycopersicum L. Seeds

2020· article· en· W3049492741 sur OpenAlexvenueno aff
P. V. Peña Alvarenga, Líder Ayala Aguilera, M. J. González Vera, Weinberg Ortiz, M. M. Romero Gavilán

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucumisSolanumGerminationPEG ratioHorticultureConditioningPolyethylene glycolBiologyAgronomyChemistryBotanyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human consumption of vegetables in different parts of the world is quite high, among them tomato stands out on a larger scale and not so far, also is cucumber, both with great economic importance. Due to the problems regarding the vigor of many seeds, techniques that seek to improve the establishment of the seedlings in a uniform way have been implemented. One technique is the osmotic conditioning to which the seeds are submitted, for which compound solutions such as polyethylene glycol or potassium nitrate can be used, with which very satisfactory results are obtained under laboratory and field conditions The objective of this investigation was to evaluate the effect of different doses and osmotic solutions on the physiological quality of seeds of tomato (Solanum lycopersicum L.) and cucumber (Cucumis sativus L.) in laboratory and field conditions. The evaluated variables were germination percentage, germination speed index, root length and emergence of seedlings. The tomato seeds were conditioned with PEG-6000 (-0.2, -0.4, -0.6 and -0.8 Mpa) and stored for a 30 days period, and as for the cucumber seeds with PEG-6000 (-0.2 and -0.1 Mpa) and with KNO³ (100 mg and 300 mg) with a storage period of 45 days. It is concluded that, in tomato seeds, germination did not present statistical differences, however, the variables referring to vigor were favored with the conditioning in the presence of PEG-6000 with the (-0.2 Mpa) concentration, while in cucumber seeds the germination percentage was better using PEG 6000 compared to nitrate, while for vigor variables it behaved better in the presence of a concentration of (-0.2 Mpa) of PEG.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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