Impact of Foliar Spray of Salicylic Acid on Morpho-Physiological and Biochemical Responses of Pea (Pisum sativum L.) under Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
Drought stress reduces growth, yield, and photosynthetic efficiency in pea plants, limiting nutrient uptake and requiring mitigation strategies. Salicylic acid plays a key role in plant development, and pea (Pisum sativum L.) ranks fourth in global production. A pot experiment was conducted to evaluate the effect of salicylic acid on two pea cultivars viz: Super Classic and Madarna, under water stress conditions at the Botanical Garden Research Area, University of Agriculture Faisalabad PARS, in 2021. Salicylic acid was applied as a foliar spray at concentrations of 0 (control), 50 ppm, 100 ppm, and 150 ppm. Drought stress was imposed at two levels: 100% field capacity (FC) and 75% FC. The experiment was conducted in completely randomized design (CRD) with a factorial arrangement and each treatment was replicated three times. The analysis revealed that drought intervals significantly affected various growth indicators, including fresh and dry weights of both shoots and roots, their lengths, physiological pigments such as chlorophyll and carotenoids, ionic contents of Na + , K + , and Ca2 + , and the overall yield. Notably, the application of 150 ppm salicylic acid effectively mitigated the effects of drought stress in pea plants. In conclusion, salicylic acid demonstrated beneficial effects against drought in pea plants by enhancing growth and yield while protecting photosynthetic pigments. Additionally, the Super Classic variety exhibited greater growth compared to Madarna when treated with salicylic acid at the 150 ppm concentration under drought stress.
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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 | 0,001 |
| 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 ».