Impact of Water Deficit Stress on Brassica Crops: Growth and Yield, Physiological and Biochemical Responses
Notice bibliographique
Résumé
Drought including both meteorological drought and water deficiency stress conditions is a major constraint on global agricultural productivity, particularly affecting Brassica species, which are vital oilseed and vegetable crops. As climate change intensifies, understanding plant responses to drought is crucial for improving drought resilience. Drought stress impacts Brassica crops at multiple levels, reducing germination rates, impairing physiological functions such as photosynthesis and water-use efficiency, and triggering oxidative stress due to the accumulation of reactive oxygen species. To counteract these effects, Brassica plants employ various adaptive mechanisms, including osmotic adjustment, antioxidant defense activation, and hormonal regulation. Recent research has explored molecular and physiological pathways involved in drought tolerance, revealing key physiological changes and biochemical markers that could be targeted for crop improvement. This review summarizes the latest findings on the physiological, biochemical, and molecular responses of Brassica crops to drought stress, with an emphasis on adaptive mechanisms and potential drought mitigation strategies. Additionally, future research directions are proposed, focusing on integrating molecular and agronomic approaches to enhance drought resilience in Brassica species.
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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) | 0,001 | 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 ».