five

METHODS FOR OVERCOMING SEED DORMANCY AND THE INITIAL GROWTH OF Ziziphus joazeiro Mart. IN DIFFERENT SOILS

收藏
Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-28 收录
下载链接:
https://scielo.figshare.com/articles/dataset/METHODS_FOR_OVERCOMING_SEED_DORMANCY_AND_THE_INITIAL_GROWTH_OF_Ziziphus_joazeiro_Mart_IN_DIFFERENT_SOILS/7517486
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ABSTRACT: Considering the potential and importance of biodiversity of the Caatinga biome, studies on endemic species are relevant to conservation of its natural resources. The objectives of this work was to evaluate seed viability and physical methods for overcoming seed dormancy in juazeiro (Ziziphus joazeiro Mart.) and assess the influence of different types of soil on the initial growth of juazeiro plants. The experiments were conducted in three stages. In the first stage, the viability of seeds from different lots was evaluated using the tetrazolium test. The second stage was conducted in a plant nursery, evaluating the application of physical processes (scarification with sandpaper and hammer) in overcoming seed dormancy, and the initial growth of the plants. In the third step, the chlorophyll a and b contents, gas exchange and dry matter accumulation were evaluated in young juazeiro plants in three types of soil (Oxisol, Entisol and Vertisol). The results indicate that the viability of juazeiro seeds is greatly influenced by differences between the progenitor plants and by storage conditions, which enable a longevity of two years when stored at 22°C and 16% of relative humidity. The scarification methods with sandpaper and hammer are not efficient to reduce the time and uniform seed germination. The juazeiro plants have high growth potential in different edaphic environments, adapting well to soils of different textures and chemical compositions.
创建时间:
2023-06-28
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

SeaDronesSee

SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。

arXiv 收录

Food101

Food101是一个包含101种食物类别的数据集,共有101,000张图片。每个类别提供250张手动审查的测试图像和750张训练图像。训练图像未经清理,因此仍包含一定量的噪声。所有图像都被缩放到最大边长为512像素。图像包括光照、视角和背景的变化,使其成为一个具有挑战性的数据集。

github 收录

EdNet-Behavior Dataset

EdNet-Behavior Dataset 是一个包含学生学习行为数据的大型数据集,主要用于教育数据挖掘和个性化学习系统的研究。数据集包括学生在不同学习平台上的互动记录,如答题、观看视频、参与讨论等。

github.com 收录