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Enregistrement W2391189740

Study on the Change of Seeds Vigor and Nutrition of Two Kinds of Herbages in Different Storage Years

2012· article· en· W2391189740 sur OpenAlexvenueno aff
Min Song

Notice bibliographique

RevueSeed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationSowingBromusComposition (language)BiologyHorticultureBotanyAgronomyChemistryAnimal sciencePoaceae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thesis studied on the seed vigor and nutritive composition of Onobrychis viciifolia scop.cv.Mengnong and Bromus ciliatus L.in different storage years.The results showed that the germination rate of Onobrychis vicifolia scop.cv.Mengnong was changed from 18.5% to 86.0% during 10 storage years,Crude protein contents(23.78%-28.06%),Crude fat(2.00%-2.42%),Crude fiber(18.06%-19.64%),Crude ash(4.82%-8.41%),and N-free extract contents(46.02%-47.67%) had decreased on the whole among these years.The germination rate of Bromus ciliatus L.was changed from 4.25% to 68.50% during 11 storage years,Crude protein(12.65%-14.05%),Crude fat(1.60%-1.92%) and N-free extract contents(64.84%-65.92%) were not objective regulation among these years.The variation of Crude fiber(13.79%-15.18%) and Crude ash(4.65%-5.09%) had no significant change(p0.05).In the present experiment preserved condition,Onobrychis viciifolia scop.cv.Mengnong could keep the seed planting value from 7 to 8 years,and Bromus ciliatus L.could be kept from 6 to 7 years.Moreover,two kinds of seeds still had high nutritional value when they lost planting value(germination rate down to 50%).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,053

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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