A bimodal model for oat kernel size distributions
Notice bibliographique
Résumé
Oat kernel size distributions are important to the oat milling industry because size separation of kernels is routine in oat milling. Dehuller rotor speeds are set in order to deliver the optimal mechanical stress to different kernel size streams for dehulling. In this study, size distributions were evaluated by digital image analysis in 10 cultivars grown in eight environments. Observed distributions were compared with quality characteristics and with panicle characteristics and spikelet type frequencies. Size distributions within samples, as evaluated from individual kernel image areas, tended to depart from normal distributions and graphical depictions of data frequently resembled bimodal populations. A statistical test to compare a bimodal distribution with a normal distribution indicated that a bimodal model was more effective at describing the distributions. Panicle analysis indicated that two-kernel spikelets were the most abundant spikelet type found. Because two-kernel spikelets consist of one larger kernel and one smaller kernel, it is likely that the root of the bimodal distribution can be attributed to these spikelets. Although some departures from the mixture of two normal distributions can be attributed to the occurrence of one- and three-kernel spikelets, many of these departures must be attributed to other sources of variation in oat kernel size. Key words: Oats, panicle, kernel size, spikelets
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».