Germination characteristics of three key species and their implications for vegetation restoration in northern China
Notice bibliographique
Résumé
Seed germination is a complex physiological process that can affect species establishment as well as vegetation restoration and dynamics; however, the germination characteristics of several key species used to combat desertification remain unclear. In light, temperature, and air humidity-controlled growth chambers, four different light treatments, five alternative temperature treatments, 11 levels of water potential, and five constant temperatures were set up to study the effects of light, temperature, and water stress on the completion of germination of Medicago sativa L., Astragalus adsurgens Pall., and Glycyrrhiza uralensis Fisch. The results showed that completion of germination of G. uralensis seeds occurred significantly less than that of M. sativa and A. adsurgens. Light intensity had no significant effect on the final germination percentage of M. sativa, A. adsurgens, and G. uralensis, but the germination rate under 100 and 400 μmol·m–2·s–1 light was significantly greater than that under 25 μmol·m–2·s–1. Temperature had no significant effect on the final germination percentage of these species’ seeds, and the germination rate was greater at 15/25 °C and 20/30 °C. The germination rate decreased as the water potential decreased. The germination results indicate that late spring is a suitable sowing time for G. uralensis to obtain optimal levels of completion of germination.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».