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Enregistrement W2286159336 · doi:10.13031/2013.4053

Mechanical Damage to Soybean Seed during Processing

2001· article· en· W2286159336 sur OpenAlexaff
Shreekant R. Parde, Rameshwar T. Kausal, Digvir S. Jayas, N. D. G. White

Notice bibliographique

Revue2001 Sacramento, CA July 29-August 1,2001 · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationWater contentAccelerated agingMoistureHorticultureElevatorSpecific gravityEnvironmental scienceAgronomyMaterials scienceEngineeringBiologyComposite materialGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of seed cleaning and handling on soybean seed germination and physicalintegrity were determined with changing seed moisture content. In addition, storage behavior ofseed and loss of storability caused by damage resulting from free-fall from different heightswere determined.Six lots of the variety MACS-13 at three different moisture contents were passedthrough a vertical bucket elevator, cleaner with grader, and gravity separator and evaluated formechanical damage, germination, and vigor index. The storage behavior of the lots, at differentstages of processing, was studied by performing an accelerated aging test. The effect of free-fallon quality of the seed was studied by dropping six seed lots from four different heights on tocement and galvanized iron floors. The vertical bucket elevator significantly decreased germination and increased splits andseed coat damage. The seed lots at 12% moisture content (m.c.) (dry basis; all moisturecontents are reported on a dry basis), suffered less loss in seed quality than the lots at 10 or11% m.c. The storage quality of seed, as predicted by the accelerated aging test, at 12% m.c.was also better than the lots at 10 or 11% m.c. A free-fall of soybean seed from differentheights on to the cement floor resulted in greater loss in quality than when dropped on to thegalvanized iron floor.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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