Influence of protein concentration on farinograph absorption, mixing requirements and mixing tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and precise measurements of grain quality traits are required throughout the wheat (Triticum aestivum L. Em. Thell.) production and marketing chain to ensure that quality standards are maintained. In the present study, spring and winter wheat genotypes representing a wide range of grain quality types and protein concentration (PC) were grown in dry land and irrigated nitrogen fertilizer trials in western Canada to determine the influence of flour PC and quality on farinograph water absorption, mixing requirements and mixing tolerance. As expected, there was a strong linear relationship between PC and water absorption. In contrast, PC had a large nonlinear influence on mixing requirements and tolerance measurements, which made it difficult to make meaningful comparisons among genotypes when flour PC was less than 12%. Consequently, because cultivar grain yield potential, environment, and fertilizer management decisions have a large and variable influence on PC, it is important that cultivar selection procedures and marketing programs based on farinograph measurements include grain quality comparisons made over a wide range of PC and preferably at similar PC. This allows for a more accurate assessment of cultivar genetic potential that is independent of the normally strong negative relationship between PC and grain yield potential. When combined with the ability to segregate grain on the basis of PC at the time of delivery, it also allows producers a greater opportunity to select cultivars and adopt management practices that maximize returns while maintaining effective quality control in grain handling systems. Key words: Wheat, grain quality, farinograph, protein concentration, N management, cultivar selection and marketing
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».