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Enregistrement W7056095168

Effets des propriétés physico-chimiques du substrat sur la croissance et la physiologie des plants d'épinette blanche

2011· other· fr· W7056095168 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysEnvironmental factorDevelopmental stageQualitative analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les plants d'épinette blanche (Picea glauca (Moench) Voss) de fortes dimensions cultivés au Québec présentent fréquemment un développement racinaire insuffi₁sant (taux de rejet -14 %). Deux dispositifs expérimentaux ont été installés en pépinière pour évaluer l'effet des propriétés physico-chimiques de douze différents substrats sur le développement, la nutrition minérale et la capacité photosynthétique des plants. Les meilleures croissances des racines et des parties aériennes ont été observées chez les substrats dont le coefficient de diffusivité relative des gaz variait entre 0,005 et 0,015 [formule, voir le PDF] et dont la masse volumique apparente sèche se situait entre 0,10 et 0,11 g/cm3 . De plus, des relations significatives ont été observées entre la croissance et le pH, la capacité d'échange cationique et la concentration en magnésium, laquelle fut plus élevée dans les substrats qui contenaient de la vermiculite. Les propriétés du substrat ont également eu un effet significatif sur la masse des nouvelles racines produites lors du test de capacité de croissance des racines réalisé en conditions contrôlées.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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