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Enregistrement W4404228398 · doi:10.3390/agronomy14112646

Optimization of Sargassum bovianum Extraction Techniques for Germination of Wheat, Canola, and Corn Under Different Salinity Stress

2024· article· en· W4404228398 sur OpenAlexaff
Mehdi Derafshi, اکبر حسنی, Setareh Amanifar, M. Babaakbari, Narges Hemati Matin, Behnam Asgari Lajayer, Tess Astatkie, G.W. Price

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaGerminationSalinityAgronomyExtraction (chemistry)BiologyEnvironmental scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seaweeds are a cheap, eco-friendly, and rich source of plant growth stimulators that can mitigate the adverse effects of salinity stress. This study examined the impact of Sargassum bovianum extracts obtained through different techniques using pressure, heat, and microwave radiations on the germination and growth of wheat, corn, and canola seeds under varying salinity levels (500, 3500, and 6500 µS cm−1). The findings showed that pressure, microwave, and acidic extraction methods were the most effective in extracting polysaccharides, alginate, and nutrients from S. bovianum. Seaweed extract significantly improved the mean germination time (MGT) and germination index (GI) of wheat under high salinity stress and had a positive effect on wheat plumule length (PL) and germination percentage (GP). However, seaweed extract had no significant impact on canola seeds in salinity stress, except for improved canola PL. The PL and seedling vigor index (SVI) of corn were enhanced in low salinity levels, but most treatments reduced PL and SVI in high salinity. This study suggests that using heat, pressure, and microwave techniques for seaweed extraction results in higher polysaccharides and alginate content, leading to improved germination and plant growth, particularly in wheat and canola. These findings can help growers optimize the germination and growth of these important crops.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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