An Effective Dose of Magnetic Field to Increase Sesame Plant Growth and Its Resistance to Fusarium oxysporum Wilt
Notice bibliographique
Résumé
Globally, sesame consumption continues to increase, so it requires additional production to balance. Often there are obstacles in the production process, both technique and the presence of pests. One way to increase production is to treat it with a magnetic field during seed growth and germination. This study aims to determine the magnetic flux density (MFD) to obtain the optimal stem growth, chlorophyll content, fruit size, and plant resistance to Fusarium oxysporum. The seeds are processed by giving treatment using a MFD of 0.0-0.5 mT, which oscillates with a frequency of 50 Hz. Plant seeds were treated using a magnetic field every day for five days with a treatment time of 20 minutes each. The results showed that sesame seeds treated with magnetic fields had earlier emergence time of sprouts, higher stems, more chlorophyll content, faster flowering, larger fruit sizes, and more resistance to F. oxysporum wilt attacks. Treatment with a MFD of 0.3 mT resulted in optimal plant growth, health, and resistance to F. oxysporum attack. Treatment of seeds using magnetic fields ranging from wetting the seeds to germinating makes the plants healthier, bigger fruits, and more resistant to F. oxysporum wilt attacks.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».