MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406282399 · doi:10.5539/jas.v17n2p1

Chitosan-Based Bioactivator Mitigates Water Deficit Stress and Enhances Soybean Productivity

2025· article· en· W4406282399 sur OpenAlexvenueno aff
Giovani Greigh de Brito, Elsa Kuhn Klumb, Fabiane Grecco da Silva Porto, Ricardo Antônio Vicintin, Rui Brito, Ângela Diniz Campos

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitosanWater stressProductivityDeficit irrigationStress (linguistics)Drought stressBusinessChemistryAgronomyBiologyEconomicsIrrigationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chitosan-based bioactivator FF-BR (Patent Nº: US 9,868,677 B2) represents a cutting-edge solution within green chemistry, designed to enhance plant stresses tolerance. Upon application, FF-BR forms a protective film on the plant surface, triggering defense mechanisms. This study evaluated FF-BR’s capacity to mitigate the effects of water deficit in soybean plants under both greenhouse and field conditions, focusing on its impact on grain yield and physiological performance. Our results demonstrate that FF-BR significantly improved intrinsic water use efficiency (iWUE) in both greenhouse (66.70%) and field environments (35%). The net photosynthetic rate increased (8.12%-greenhouse; 12%-field), while stomatal conductance (20.21%-greenhouse; 15%-field) and leaf transpiration (14.30%-greenhouse; 10%-field) were reduced, reflecting enhanced water use efficiency. Additionally, under greenhouse conditions, FF-BR optimized energy dissipation via non-photochemical quenching (NPQ), potentially improving carbon assimilation during sun-shade transitions in crop canopies. Field experiments indicated cultivar-specific responses to FF-BR application. Early-cycle cultivar BMX 51X51 I2X-Trovão exhibited yield increases of 651 kg ha-1, 515 kg ha-1, and 667 kg ha-1 at concentrations of 0.75%, 1.0%, and 1.25% (v.v), respectively. By contrast, mid-cycle Soytech ST 641-I2X showed lower yield improvements of 278 kg ha-1, 216 kg ha-1, and 187 kg ha-1 at the same concentrations, compared to untreated controls. FF-BR also modulated root architecture by reducing growth rates in total root length (16.09%), root volume (41.11%), and surface area (26.04%) under well-watered conditions, while stabilizing root volume growth under drought, suggesting optimized water acquisition and minimized metabolic costs. This suggests that FF-BR enhances root water acquisition efficiency, while minimizing the metabolic costs of root plasticity—an essential adaptation in fluctuating environments. FF-BR offers a sustainable, innovative tool for improving soybean performance under water deficit conditions, enhancing water use efficiency and photosynthetic optimization while reducing ecological impacts. This bioactivator has promising applications for climate-resilient agriculture and long-term crop productivity.

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 enseignants0,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetSoybean genetics and cultivationTravaux en français237 207