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Enregistrement W3135968468 · doi:10.3390/su13063336

Effects of Soil Water Deficit on Three Tree Species of the Arid Environment: Variations in Growth, Physiology, and Antioxidant Enzyme Activities

2021· article· en· W3135968468 sur OpenAlexaff
Fahad Rasheed, A. H. Gondal, Kamziah Abdul Kudus, Zikria Zafar, Muhammad Nawaz, Waseem Razzaq Khan, Muhammad Abdullah, Faridah Ibrahim, Claire Depardieu, Ahmad Mustapha Mohamad Pazi, Khayyam Anjum, Shazia Afzal, Seemab Akram, M. Nazre

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesHigher Education Commision, Pakistan
Mots-clésCatalaseSuperoxide dismutaseChemistryAntioxidantHorticultureShootBotanyPeroxidaseProlineDry weightBiologyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low water availability predicted under climate change is a major abiotic factor limiting plants growth and productivity. In this study a greenhouse experiment was conducted on three important tree species of arid environment: Conocarpus erectus (CE), Acacia modesta (AM), and Salix tetrasperma (ST). Young saplings were subjected to control (C), medium (MWD) and severe soil water deficit (SWD) treatments and response was evaluated. Results showed that in all the three species leaf, stem and root dry weight production remained similar to C under MWD treatment but decreased significantly under SWD. The highest decrease in total dry weight was noticed in ST and the lowest was evidenced in AM under SWD. Root:shoot ratio increased significantly in both CE and AM under MWD and SWD. Furthermore, chlorophyll content decreased while proline content increased significantly in both MWD and SWD treatments. The production of oxidants (hydrogen peroxide and superoxide anions) and antioxidants (superoxide dismutase, catalase, peroxidase and ascorbate peroxidase) increased significantly under both MWD and SWD treatments and were the highest in AM in both MWD and SWD treatments. Therefore, we may conclude that all the three species can tolerate medium water stress due to increased root production and an effective antioxidant defense mechanism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,128

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · 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'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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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