Processing Quality of Spring Wheat in Qinghai Province
Notice bibliographique
Résumé
One hundred and fifteen spring wheat varieties and lines from China and other countries were sown in (Xining) in 2000, and were used to investigate grain quality and steamed bread-making and noodle-making quality. In general they are characterized with weak gluten and poor steamed bread and noodle quality, but wide range of variations among varieties is observed. A few wheat varieties including Xiaobingmai 33, M99-90, Gaoyou 503, Gelenlea, Canadian 5 and Wildcat perform good steamed bread and noodle quality. Correlation analysis (indicates) that protein content and protein quality have significant effect on steamed bread quality. In experimentⅠ, farinograph stability is significantly (correlated) with steamed bread volume, color , shape and toughness, with correlation coefficient of 0.49,0.58,0.45 and 0.46, respectively. Protein quality is the major factor affecting noodle texture. There are significant positive (correlations) between starch (properties) and noodle quality. For example, peak (viscosity) is significantly (correlated) with palate, toughness, stickiness and smoothness of cooked noodle, and (correlation) coefficients are 0.58、0.61、0.59 and 0.48, respectively. Increasing protein quality and starch (properties) contributes to noodle quality improvement. Ecological condition has significant and negative effect on color, gluten quality and starch viscosity, but it is possible to improve the steamed bread and noodle quality of spring wheat varieties in Qinghai province through genetic improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».