The Optimum Moisture Content Range of Ultra-dry Storage for Different Type of Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Wheat,soybean and welsh onion seeds were used as materials to detect the compatibility and identify the optimum moisture content range under ultra-dry storage condition.Seeds were dried to lower than 5% moisture content for ultra-dry storage.The germination tests were conducted to analyze the ultra-dry storage compatibility.The various moisture contents seeds were stored at room temperatures and high temperatures for different time.Through detecting germination apability and vigour to identify the optimum moisture contents.The results showed that seeds with lower than 5% moisture content had much higher vigour than that with ordinary moisture contents,and moderate ultr-dry seeds with 3.0% to 4.0% moisture content had stronger vigor than that of bone-dry seeds with 2.3%.At room temperature,the optimum moisture content of wheat seeds for ultra-dry storgage was 2.6% to 7.0%,soybean was 4.2% to 5.1%,and onion seeds was 2.2% to 3.5%.When temperature was higher than 45 ℃,the optimum moisture content of wheat seeds was 2.8% to 5.0%,soybean was 3.5% to 4.2%,and onion seeds was 1.4% to 5.0%.The optimum moisture content was different from type of seeds and storage temperature for ultra-dry storage.The optimum moisture content of oily seeds was lower than that of protein seeds and starch seeds.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».