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Enregistrement W4407136829 · doi:10.18188/sap.v21i2.29470

Pyroligneous extract for production of Pinus taeda L. seedlings

2022· article· en· W4407136829 sur OpenAlexaff
Natalia Maria Martinazzo Angelo, Guilherme Gava Gaboardi, Renan Acácio Almeida, Lucas Smaha Grando, Sonia Purin da Cruz

Notice bibliographique

RevueScientia agrária paranaensis/Revista scientia agrária paranaensis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus <genus>Production (economics)Loblolly pineHorticultureBotanyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production of well-developed Pinus taeda L. seedlings is essential for satisfactory development of planted forests. Biostimulant compounds, such as pyroligneous extract, have shown great potential to improve plant growth of some agronomic crops, and therefore should be tested in forestry species as well. Hence, the goal of this study was to evaluate the effects of pyroligneous extract on P. taeda seedlings under nursery conditions. The experiment was carried out under completely randomized conditions, studying three concentrations of extract added to the substrate. Plant height and diameter were measured monthly, and data regarding plant biomass and development were collected after six months. Pyroligneous extract had no effect on seed germination. Plant height was improved in 12.5% only at 30 days after sowing with 2.5% extract added to the substrate. Fresh mass or volume of roots, as well as shoot mass, were not affected by pyroligneous extract. However, root dry mass was increased from 0.258g to 0.335g with 1.0% pyroligneous extract. Root production by Pinus taeda seedlings is significantly improved by adding 1.0% pyroligneous extract in the substrate before sowing. Therefore, addition of 1.0% pyroligneous extract to substrate is recommended to improve root development of Pinus taeda seedlings at nursery.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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