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Enregistrement W4410027165 · doi:10.1371/journal.pone.0322108

Effects of cold plasma seed treatment on pea (Pisum sativum L.) plant performance under drought and well-watered conditions

2025· article· en· W4410027165 sur OpenAlexaff
Dhanuja N. Abeysingha, Shifa Dinesh, Samitha Madushani Kottage, Lingyun Chen, M. S. Roopesh, Malinda S. Thilakarathna

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField peaShootSativumBiologyAgronomyPisumWater contentMoisture stressMoistureHorticultureChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold plasma (CP) technology is an emerging technology with the potential to enhance agricultural productivity and sustainability. Although its application in crop production is still in the early stages, CP seed treatment has demonstrated promise in improving various growth parameters, especially in legumes. We hypothesized that CP seed treatment can improve nodulation, symbiotic nitrogen fixation (SNF), root and shoot growth, overall productivity, and drought stress resistance in field pea. A controlled environmental study was conducted to investigate the effects of dielectric barrier discharge-generated CP seed treatment for 6 min on yellow field pea under different moisture regimes [30%, 45%, 60%, and 75% field capacity (FC)], focusing on nodulation, and root and shoot growth parameters at the flowering stage. Based on experiment-1 findings, 30% and 75% FC were selected as drought and well-watered conditions, respectively, to study the effect of CP seed treatments on SNF parameters at the flowering stage and nitrogen fixation, yield, and seed quality parameters at maturity. CP seed treatment improved root growth parameters at the flowering stage and an increasing trend was observed for shoot and nodulation parameters across different moisture levels. As an independent factor, moisture stress negatively affected nodulation and shoot growth parameters at the flowering stage. CP seed treatment improved nitrogen fixation and yield parameters under well-watered conditions compared to drought conditions at seed maturity. However, the seed protein content or the quality was not improved by the CP seed treatment. Grain yield, yield parameters, grain nitrogen, and nitrogen fixation were reduced under drought stress compared to the well-watered condition. Therefore, these findings underscore the potential of CP to enhance crop performance in well-watered conditions. The underperformance of the CP-treated seeds at drought conditions is not well understood and warrants further investigation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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