Water activity : a fast and non-destructive method to manage orthodox tree seeds moisture prior to storage in regard of seed moisture behaviour variability
Notice bibliographique
Résumé
Water activity (aw) is a fast and non destructive method to assess moisture of orthodox tree seeds as well as other hygroscopic matrixes. aw, as equilibrium Relative Humidity (eRH), is a reliable moisture indicator because it is a function of the water potential (Ψ) which depicts the energy status of water and its subsequent chemical and biological availability in hygroscopic matrixes.\nCemagref has demonstrated the efficiency of aw applied to moisture management of major temperate orthodox tree seeds. Since 2007, the Ministère des Ressources naturelles et de la Faune (MRNF) du Québec cooperates in a joint research project with Cemagref; the MRNF has reported the same efficiency of aw with major orthodox boreal species of Québec. The moisture behaviour of the seeds and the determination of specific optimal aw values for storage were investigated in France and Québec by the mean of the construction and interpretation of numerous sorption isotherms. Despite a significant intra and inter specific variability in moisture behaviour, it appears that every optimal storage value determined for each orthodox species is very close to aw 0.35 (140 MPa water potential).\nConsequently, we think that aw 0.35 could be used as a safe moisture target value for the management and storage of diverse orthodox reproductive material in gene banks. This application is particularly appropriate for scarce, high priced seed lots or seeds of minor species for which optimal moisture requirements prior to storage are not available.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».