Effects of cold plasma seed treatment on pea (Pisum sativum L.) plant performance under drought and well-watered conditions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».