The Use of a Time-Changing Magnetic Field to Increase Soybean (Glycine max) Growth and Productivity
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to accelerate the growth and increase the productivity of soybean plants by providing treatment using a magnetic field at the time of seed germination. The research sample was soybean seeds of the Grobogan variety obtained from Center for Research on Various Tubers and Nuts. The magnetic field used in the treatment is in the direction of the magnetic flux density, which changes with time, and the change frequency is 100 times per second. The treatments were given with magnetic flux density from 0.0 mT to 0.5 mT for 20 minutes per day and repeated for five days. Treatment with a 0.1 mT magnetic field resulted in optimum values of germination emergence time, stem growth, chlorophyll content, early flowering time, weight per 10 seeds, and productivity. Treatment with a 0.5 mT magnetic flux density had a negative or no effect on the growth and productivity of soybean plants. Treatment using a magnetic field of 0.1-0.4 mT positively affected soybean growth and productivity, while 0.5 mT did not affect or negatively affect. The treatment of the magnetic field can have positive and negative effects depending on the magnetic flux density used.
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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 ».