Enhancing the yield of target tissue and secondary metabolites in Calendula officinalis L., a medicinal plant.
Notice bibliographique
Résumé
Medicinal crops can be usefully studied in controlled hydroponic systems in which various factors can be manipulated to increase target plant tissue yield and secondary metabolite production. In this project floral tissue and other plant organs of the medicinal plant Calendula officinalis and four important secondary metabolites: quercetin, rutin, isorhamnetin-3-O-glucoside and isorhamnetin-3-rutinoside were quantified under contrasting conditions in terms of phosphorus concentration, rate of nutrient supply and simulated foliar herbivory in a factorial experimental design. The objectives were to identify conditions that will maximize the yield of target plant tissue, maximize the production of secondary metabolites and minimize the variation in that value. Phosphorus concentration was varied because this nutrient is important for plant growth, particularly during flower production. Nutrient supply rates used in this study sought to minimize nutrient deficiencies and growth fluctuations. Selected plants in the study were also subjected to a clipping treatment, as numerous studies have shown that herbivory can induce increased growth ("overcompensation") and potentially to stimulate secondary metabolite production. (Abstract shortened by UMI.)Dept. of Biological Sciences. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2002 .S74. Source: Masters Abstracts International, Volume: 42-01, page: 0150. Adviser: Lesley Lovett-Doust. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2003.
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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 | 0,001 |
| 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 ».