MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7024300946

Response of Cape Gooseberry (Physalis peruviana L.) Plant at Early Growth Stage to Mutual Effects of Boron and Potassium

2020· article· tr· W7024300946 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDSpace - Düzce (Duzce University) · 2020
Typearticle
Languagetr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant Micronutrient Interactions and Effects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPotassiumCapeBoronMineralNova scotia
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bor (B) ve potasyumun (K) arasındaki etkileşim hakkındaki bilgilerimiz sınırlıdır ve bu karmaşık etkileşiminin doğası hala açıkça bilinmemektedir. Bu çalışmanın amacı, altınçilek (Physalis peruviana L.) bitkisinin gelişimi, membran geçirgenliği ve mineral beslenmesi üzerine B ve K'un karşılıklı etkilerini doğal ışık altında ve sera koşullarında araştırmaktır. Bu amaçla toprağa, dört düzeyde bor (0, 5, 10 ve 20 mg kg-1) ve üç düzeyde potasyum (0, 200 ve 400 mg kg-1) uygulanmıştır. Ancak, toprağa K uygulansın ya da uygulanmasın en yüksek B düzeyinde bitkiler birkaç gün içinde ölmüştür. Uygulanan K bitki gelişimi üzerine olumlu etki göstermiş ve B toksisitesinin neden olduğu gövde kuru ağırlık azalması K uygulaması tarafından kısmen hafifletilmiştir. B ve K uygulamaları altın çileğin gövdesindeki B ve K içeriği yanında B alımını da önemli miktarda artırmıştır. Bununla birlikte, toprakta aşırı B'a karşı K'un önleyici etkisinin kökten daha çok bitki gövdesinde olduğu görülmüştür. Potasyum uygulanmadığında, altın çileğin gövdesindeki K, fosfor (P,) demir (Fe), sodyum (Na) ve B içerikleri uygulanan B ile artmış, kalsiyum (Ca) ve magnezyum (Mg) içerikleri ise azalmıştır. Bor uygulanmadığında, P, Ca ve Mg içerikleri uygulanan K ile azalmış ancak Na içeriği ise artmıştır. Altınçilek bitkisinin gelişiminde meydan gelen azalma B toksisitesinin neden olduğu akümülasyon etkisinden olabileceği ve ayrıca bitkinin B ve K absorbsiyonu ile ilgili olarak ise sinerjistik bir ilişkinin olabileceği sonucuna varılmıştır.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.585
Threshold uncertainty score0.845

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.172
Teacher spread0.162 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDSpace - Düzce (Duzce University)Same topicPlant Micronutrient Interactions and EffectsFrench-language works237,207