Mitigation of adverse effects of heat stress in chillies by using glycine betaine
Notice bibliographique
Résumé
Chilli (Capsicum spp.) is an important vegetable cum spice crop of the night shade family requiring 20-30 °C optimum temperatures for plant growth and development, usually growth starts retarding below 15°C or above 32°C temperature. Almost all growth stages of chilli plants are influenced by high temperatures ultimately leads to economic yield losses in final crop productivity. The experiment was carried out in growth chamber of mushroom lab, Institute of Horticultural Sciences, University of Agriculture, Faisalabad aiming at identifying the best glycine betaine treatment proved to be useful in coping with adversaries of high temperature stress in chillies. Chilli genotypes named as C-37, Uk-101, H-13 and jawala were grown and sprayed with different concentrations (0, 5, 10, 15 and 20 mM) of glycine betaine at the seedling stage under high temperature stress (40/32ºC day and night temperature) in growth chamber provided with controlled conditions. Various physiological attributes of chilli genotypes were recorded. Glycine betaine application @15mM was best for enhancing the heat tolerance potential of chilli genotypes under heat stress. Glycine betaine has also been proved effective in enhancing the heat tolerance potential under high temperature 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 ».