Wood Biomolecules as Agricultural Adjuvants for Effective Suppression of Droplet Rebound from Plant Foliage
Notice bibliographique
Résumé
The agrochemical run-off associated with crop control is an unintended consequence of droplet rebound from plant foliage, which negatively affects crop performance and the environment. This is most critical in water-based formulations delivered on plant surfaces that are typically waxy and nonwetting. This study introduces an alternative to synthetic surfactants and high molecular weight polymers that are used as spreading agents for agrochemicals. Specifically, biopolymeric adjuvants (hemicelluloses and oligomeric lignin) extracted from wood by pressurized hot water are shown for their synergistic pinning capacity and surface activity that can effectively suppress droplet rebound from hydrophobic surfaces. Hemicellulose and lignin mixtures, alongside several model compounds, are investigated for understanding the dynamics of droplet impact and its correlation with biomacromolecule formations. The benefit of utilizing lean solutions (0.1 wt.% concentration) is highlighted for reducing droplet rebounding from leaves, outperforming synthetic systems in current use. For instance, a tenfold deposition improvement is demonstrated on citrus leaves, because of a significantly suppressed droplet roll-off. These results establish the excellent prospects of wood extracts to improve crop performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».