Study on Breeding Strategy of High Yield of Hybrid Late Season Rice in the South Rice Area of Middle Reaches of Yangtze
Notice bibliographique
Résumé
The trial population is composed of 61 hybrid late season rice combinations.The relationship of the grain yield per unit of area and yield correlated characters was analyzed by synthetically utilizing many kinds of statistical methods.It is attempted to provide scientific basis for high yield breeding of hybrid late season rice in the south rice area of middle reaches of Yangtze,particularly in Jiangxi ecological condition.The results indicated that,in the situation that the grain yield had achieved a higher level,the direction of high yield breeding in the hybrid late season rice was to emphatically select and match combination with more spikelets per panicle and big grain.In addition,it must seek unisonous combination of effective panicle number and more spikelets per panicle and big grain on the basis of higher effective panicle number.The new combination of hybrid late season rice was selected through high productive tiller percentage,which had positive effect to improve the yield level of new combination.Moreover,productive tiller percentage can be used as a core character to coordinate the contradiction of many effective panicles with more spikelets per panicle and big grain,then the combination of effective panicles and more spikelets per panicle and big grain in higher level is realized,thus a higher grain yield is obtained.On the base of realizing the unisonous combination of more effective panicles and more spikelets per panicle and big grain in a higher level,the improvement of filled grains percentage is also essential taken into consideration.The key point is to break the disadvantageous correlation of filled grains percentage and spikelets per panicle.
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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 ».