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Enregistrement W4403773705 · doi:10.5539/jsd.v17n6p110

Silicon Application Contributes to Efficient Gas Exchange in Tomato Plants

2024· article· en· W4403773705 sur OpenAlexvenueno aff
Gustavo Soares Wenneck, Reni Saath, Roberto Rezende, Daniele de Souza Terassi, Vinícius Villa e Vila, Mariana Caetano Oco

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual de MaringáConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSiliconBusinessEnvironmental scienceNatural resource economicsEconomicsMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to analyze the effect of silicon application on tomato crops subjected to different water management conditions. The experiment was conducted in a completely randomized design with two water replacement conditions (60 and 100% of crop evapotranspiration - ETc), four forms of silicon application (no application, full-dose soil application, split soil application and foliar application) with four replicates. When the plants were in the reproductive stage, gas exchange analysis was performed in two periods (critical period before water replacement and after water replacement). The photosynthesis rates, internal CO2, stomatal conductance, transpiration, and instantaneous water use efficiency were determined. The data were subjected to analysis of variance and the means compared by the Tukey test with 5% significance. The application of silicon caused significant variation in gas exchange in tomato leaves, with an increase in rates and an increase in instantaneous water use efficiency. The application of silicon promotes an increase in gas exchange in tomato plants, whether in adequate water conditions or with a deficit in the crop. The application of the element, via soil and foliar, showed a significant increase in gas exchange in tomato plants. The best results were obtained for application via soil, regardless of the water condition or time of evaluation.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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'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
Publié2024
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Résumé présentoui

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