Seed Priming with Iron Oxide Nanoparticles Raises Biomass Production and Agronomic Profile of Water-Stressed Flax Plants
Notice bibliographique
Résumé
The current study is a field experiment set out to comprehend significance of the iron oxide (IO) nanoparticles for use as seed priming agents and their subsequent impact in alleviating water stress and improving agronomic profile of flax plants. The experimental layout consisted of a split-plot factorial design with one main plot divided into two subplots corresponding to drought and well-irrigated environment. Each of the subplots was divided into five rows of the flax plants raised from iron oxide primed seeds. The seed priming concentrations were 0, 25, 50, 75, and 100 ppm. Seed priming increased stem diameter, stem length, height, fresh weights, and dry weights of plant. The yield attributes, such as number of fruit branches, capsules, seeds per capsule, total fresh and dry stem’s fiber production, were also predominantly improved. The levels of malondialdehyde and hydrogen peroxide were found to decline by 66% and 71%, respectively, upon seed priming, and an enhancement in activity of antioxidant enzymes superoxide dismutase (SOD), peroxidase (POD), and catalase (CAT) was also observed by 28%, 56%, and 39%, respectively, documenting the potential of iron oxide particles in mitigating the water stress.
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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) | 0,001 | 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 ».