Performance of white oat cultivars for grain chemical content
Notice bibliographique
Résumé
The chemical analysis of market-available white oat cultivars allows for their optimized use for processing, consumption, and in blocks of crosses. The purpose of this study was to evaluate the performance of white oat cultivars with regard to grain chemical content, to estimate the correlation between these traits, and to select potential REMAP markers for marker-assisted selection. Fifteen cultivars, grown in three environments, were evaluated for the contents of proteins; lipids; total, insoluble, and soluble dietary fiber; β-glucan; and carbohydrates. Eight cultivars were analysed with REMAP markers. The cultivars Brisasul and UPFA Gaudéria presented higher contents of β-glucan, while cultivars URS 21 and URS 22 had higher protein contents. For animal feed, the cultivars Barbarasul and FAPA Louise stood out with high lipid contents. Positive correlations between the contents of lipid and total dietary fiber, protein and insoluble dietary fiber, and total dietary fiber and insoluble dietary fiber were constant in different environments. Also, carbohydrate content was negatively correlated with protein, total dietary fiber, insoluble dietary fiber, and lipid content. A total of thirteen REMAP combinations were selected for variability studies regarding lipid and β-glucan contents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».