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Enregistrement W3194982833 · doi:10.5376/ijh.2021.11.0003

The Experiments of Grafting Propagation for Wintersweet (<i>Chmonanthus praecox</i>) in Autumn and Winter

2021· article· en· W3194982833 sur OpenAlexvenueno aff
Huan Hu, Ximeng Yang, Xia Wang, Ting Zhu, Guixiang Li, Tao Li, Mingyang Li, Shunzhao Sui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Horticulture · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemical and Pharmacological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRootstockGraftingPerennial plantBiologyHorticultureAgronomyBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taking different varieties of wintersweet ( Chmonanthus praecox ) as test materials, the influence of different grafting times, stock ages, and scion positions on the survival percentage of wintersweet grafting were studied, in order to study the key techniques of wintersweet grafting in autumn and winter. The results showed that, in autumn and winter, the grafting survival percentage of wintersweet in late-september was significantly higher than that of mid-october, late-october, and mid-november;with the passage of time, the survival percentage of wintersweet grafting showed a gradual downward trend;there is no obvious regularity of the effect of the different scion positions on the survival percentage of wintersweet grafting in autumn and winter;the survival percentage of grafting with perennial seedlings as rootstocks (56.03%) was significantly higher than that of annual seedlings (21.14%). This research provides technical guidance for the production, reproduction, introduction and expanding of wintersweet in autumn and winter.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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