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Enregistrement W4323857814 · doi:10.5539/jas.v15n4p37

Physiological Quality of Soybean Seeds Subjected to Industrial Treatment Before and After Storage

2023· article· en· W4323857814 sur OpenAlexvenueno aff
Renata Carvalho Pereira, Breno G. Silva, Alessandro Lucca Braccini, Murilo Fuentes Pelloso, Rafaela Tavares Costa, Julia Magnani Pegoraro, Yana Miranda Borges

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationRadicleHorticultureSeedlingSlurryShootRelative humidityCultivarCompletely randomized designCold storageAnimal scienceBiologyAgronomyEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research work aimed to evaluate the physiological quality of soybean seeds subjected to different chemical treatments, before and after seed treatment, throughout conventional storage. A completely randomized design was adopted, with 4 replications, in which the treatments were arranged in a 2 × 7 × 6 factorial scheme (time of treatment (before and after) × industrial seed treatment (IST) × storage period (0, 15, 30, 45, 60 and 90 days). For each IST, the specific volume of slurry was 0, 700, 900, 1400, 900, 1100 and 1600 100 kg-1 of seeds, respectively. A total of 2.5 kg of seeds, cultivar BMX Alvo RR, were used. After being treated, the seeds were placed in kraft paper bags and stored at controlled temperature and humidity in a cold chamber. Their physiological quality was evaluated after each storage period using standard germination test, first germination count, emergence speed index, final emergence in sand substrate, accelerated aging, radicle length, shoot length, and whole seedling length. Their physiological quality was reduced in treatments with higher volumes of slurry. Deleterious effects on vigor were observed with increasing storage period, both before and after IST. After seed treatment, the mean of the analyzed variables was considered higher, compared to the time prior to seed treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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