Performance of Pongamia pinnata ROXB. under Waterlogging, Salinity and their Combination in Nursery Environment
Notice bibliographique
Résumé
The world is facing severe and unpredictable challenges due to increasing abiotic stresses as a consequence of the earth's changing climatic conditions. The increasing waterlogging and salinity stress problems are the example of such disturbances caused in nature. In the present study, the effect of waterlogging, salinity and combined waterlogging & salinity stress on morphological, physiological and biochemical parameters along with protein profile of Pongamia pinnata at seedling stage under nursery conditions have been discussed. Pot culture experiments were conducted in factorial RBD design to observe the effect of waterlogging (W), salinity (S) and combined salinity & waterlogging (SW) stress on the selected seedling under nursery conditions for one year. Waterlogging stress condition was created by perforating the polybag at specific height with standard size and watered daily. Salinity was maintained at 8 dS/m salt concentration. The amount of water equal to the calculated field capacity was provided to each polybag. Total biomass and leaf area were measured in morphological parameters. Physiological parameters viz. photosynthetic rate and stomatal conductance of the seedlings were measured. Total chlorophyll, proline and protein content were estimated for biochemical analysis. Protein profiling of seedlings was performed by SDS-PAGE method. The outcome of the experiment showed that salinity treatment had major negative impact on biomass which can also observe in leaf area. Under waterlogging treatment, the seedling showed very appreciative avoidance and adapted behavior. The seedlings under salt + waterlogging managed to tolerate the combined stress condition which was opposite to deleterious impact of combined abiotic stresses. Two new bands observed under 8 dS/m S + W shows the involvement of protein in the tolerance behavior of seedlings. The plantations of suitable tree species in such areas will be helpful in sustainable forest management and resilient the forest ecosystem to climate change.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».