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Enregistrement W4393228843 · doi:10.53555/sfs.v8i3.2387

Role Of Plant Growth Regulators In Enhancing Flowering In Commercial Floriculture

2022· article· en· W4393228843 sur OpenAlexvenueno aff
divya divya divya, Riya Panwar, Tannu Saini, Rajat Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFlowering Plant Growth and Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloriculturePlant growthGrowth regulatorPaclobutrazolHorticultureBiologyBotanyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of commercial floriculture is to optimize flower production to satisfy the demand of customers for advantage, attractive flowers. Plant growth regulators are essential for controlling the flowering processes that improve the quality, quantity, and marketability of crops used for ornamentation. Gibberellins, auxins, cytokinins, and abscisic acid are examples of PGRs that intimately interact with endogenous hormonal pathways and affect the induction, transition, and development of flowering. PGRs provide direct control over flowering timing and duration by modifying physiological processes such as bud initiation, differentiation, and maturity. Technological developments in biotechnological methods, PGR formulations, and application methods keep floriculturists supplied with a wider range of devices that are designed to meet particular crop needs and environmental conditions. In addition, we are learning more about PGR-mediated flowering control and discovering new regulatory pathways because of interdisciplinary investigations that integrate genetics, and physiology.  

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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