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Enregistrement W964870562

Stomatal conductance and stomatal resistance studies in relation to haulm yield in potato.

2012· article· en· W964870562 sur OpenAlexaboutno aff
Varsha Apotikar, J. D. Jadhav, PB Pawar, V. M. Londhe, S. V. Shinde

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Biological Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStomatal conductanceSowingAgronomyIrrigationPhotosynthesisTranspirationCropCanopyYield (engineering)AgricultureEnvironmental scienceCultivarProductivityBiologyHorticultureBotanyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major potato growing countries in the world are China, Russian Federation, India, USA, Ukraine, Poland, Germany, Belarus, Netherlands, France, UK, Canada, Turkey and Romania. India ranks 4th in area and 3rd in production in the world. The total potato production in India is about 36.57 million tonnes from about 1.83 million ha with productivity of 19.98 t ha during 2009-2010. Potato is grown over the states under very diverse conditions. The plant leaves must remain turgid for leaf expansion, to keep stomata open for higher photosynthetic rate. In plant, leaves functions as an optical organs and spectral radiation properties are attuned to environment in which they live. The efficiency of absorption of PAR partly determines the efficiency of photosynthesis of plant. The PAR is absorbed more efficiently and centering around 400-700 nm, determines the plant development. Among the main factors which affect the rapid establishment of the crop canopy are genotypes, planting date, planting density, temperature and the availability of water and nutrients in the soil. Potato is a weather sensitive crop influenced by environmental conditions. With this back ground in view, the present investigation was undertaken to know the relationship between stomatal conductance with haulm yield as affected by irrigation levels in potato.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2012
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Résumé présentoui

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