Shading Reduces Water Deficit in Strawberry ( <i>Fragaria ×ananassa</i> Duch.) Plants during Vegetative Growth
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Strawberry ( Fragaria ×ananassa Duch.) is a commercially important crop with high water requirements, for which it is necessary to find strategies that mitigate the influence of water deficit on plant growth. This study was aimed to evaluate the effects of shading on the vegetative growth of strawberry cv. Sweet Ann under water deficit. The treatments consisted of the combination of two levels of shading (light intensity reduced on 47% vs. non-shaded plants) and two levels of water availability (water deficit vs. well-watered plants). The water deficit reduced the leaf water potential from −1.52 to −2.21 MPa, and diminished stomatal conductance, net photosynthetic rate (from 9.13 to 2.5 μmol m −2 s −1 ), photosystem II photochemical efficiency (from 0.79 to 0.67), and biomass accumulation, while increased the electrolyte leakage. The shading allowed the water-deficient plants to maintain water potential (−1.58 MPa) and photosystem II efficiency (0.79) and to increase water use efficiency (from 14.80 to 86.90 μmol CO 2 /mmol H 2 O), net photosynthetic rate (from 2.40 to 9.40 μmol m −2 s −1 ) and biomass of leaves, crowns, and roots compared to non-shaded plants without water limitation. These results suggest that a reduction in incident light intensity attenuates the effects of stomatic and non-stomatic limitations caused by water deficit during vegetative growth of strawberry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».