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Enregistrement W2355157057

Screening of Sugar Beet Low Temperature Tolerance Germplasm and Identification on Seedling Cold Hardiness

2013· article· en· W2355157057 sur OpenAlexvenueno aff
Chen Lian-jiang

Notice bibliographique

RevueSeed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermplasmSeedlingHardiness (plants)CotyledonBiologyHorticulturePloidySugar beetGerminationHypocotylCold toleranceAgronomySugarCultivarFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using artificial climate box,to take the resistance to low temperature germination screening methods,50 diploid sugar beet germplasm resources were tested.Chilling tolerance index in Bud stage of 12 low temperature resistant germplasm resources is more than 0.76.it was found that the performance of 12 diploid materials resistance to cold damage were similar to Bud stage through appraisal by seedling cold tolerance,but speed and persistent of individual response to low temperature were different.Six materials had a greater tolerance to seedling cold treatments.Experiment proved that seedling cold damage threshold temperature of sugar beet was 3-6 ℃,under this temperature range,strong cold-endurance germplasm was not sensitive,but weak cold-endurance was sensitive.Cold extreme temperature of diploid materials was 1-2 ℃,growth of strong cold-endurance germplasm was stagnant;Cotyledon became shrunk and curly;the leaves and hypocotyl seemed scalded,gradual to death.For weak cold-endurance materials,Chilling injury symptoms appeared earlier,and distortion and death appeared soon.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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