Extended Fermentation and Physical Scarification to Break Dormancy in Aren (Arenga pinnata) Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Aren seeds experience physical dormancy due to the thickness, hardness, impermeable seed coat, and the existence of potassium oxalate crystals.In addition to physical dormancy, palm seeds also experience physiological dormancy due to an imbalance in stimulating and inhibiting hormones.The study's objective was to obtain the effectiveness of fermentation and deoperculation methods, both as single and combination treatments, in breaking the dormancy of aren seeds.A factorial completely randomized design (CRD) with two treatments was tested: duration of fermentation and deoperculation treatment.There are four levels of fermentation duration: 0 weeks (F0); two weeks (F1); four weeks (F2); and six weeks (F3); as well as two levels of deoperculation: without deoperculation (D0) and with deoperculation (D1).Data analysis included homogeneity, variance analysis, and the least significant difference test (LSD).All tests were carried out at the 5% level of significance.The result showed that 4-week fermentation treatment combined with deopercolation, and 6-week fermentation treatment with or without deopercolation, were significantly proven to increase the percentage of germination and germination value, accelerate the seeds germination, and not reduce the seed viability of aren.Those three treatments have equal value in all observed parameters of seed 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».