Notice bibliographique
Résumé
12 introduced alfalfa(Medicago sativa) breeds,including Alfaking,Fields,Pyramid,Reward,Simplot 2000,Norva,Hopeland,Multifoliator,Leafking,Pick 3006,Pick 8925,Spreador-3,from American and Canada compared with local breed(Zhonglan 1) were studied in breed introduction cultivation tests in semi-aridity areas(Lanzhou) in 2003,and on adaptability in semi-humidity area(Gangu) in 2008.The results indicated that 12 introduced alfalfa plants grew well and completed all the reproductive periodicity.The results did not indicate plant diseases and damage by insects in both the semi-aridity and semi-humidity areas.Reproductive periodicity,nutrition component,growth rapidity and ratio of stem and leaf of 12 introduced breeds were also analyzed.It also showed that Alfaking had the highest content of dissociative praline and soluble sugar and the lowest content of MDA.The fresh yields of Alfaking were the highest,which were 54 207.00 kg/ha in Lanzhou and 82 883.65 kg/ha in Gangu.The second better of agronomic traits was Pick3006.However,Spreador-3 and Zhonglan 1 also had better performances compared with other breeds on adaptability.In conclusion,Alfaking,Pick3006,Spreador-3 and Zhonglan 1 are recommended to be cultivated in semi-aridity and semi-humidity areas of the Loess Plateau in northern China.
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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) | 0,000 | 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 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 ».