CAPACIDADE COMBINATÓRIA DE MILHO VISANDO À PRODUÇÃO DE SILAGEM
Notice bibliographique
Résumé
Apesar da silagem de milho ser suficientemente conhecida, a disponibilidade desses materiais no mercado é baixa, demonstrando que programas de melhoramento específicos nessa área ainda são escassos. Deste modo, objetivou-se com este trabalho determinar o tipo de ação gênica predominante no controle das características e estimar a capacidade geral (CGC) e específica de combinação (CEC) entre híbridos comerciais de milho visando à produção de silagem. Foram avaliados 8 híbridos comerciais e as 56 combinações híbridas foram avaliados no ano agrícola de 2011/2012, no município de Gurupi, localizados na região sul do Tocantins. O delineamento experimental utilizado foi o de látice 8 x 8 com duas repetições, sendo analisadas três características de interesse comercial para a produção de milho para silagem. As combinações hibridas apresentaram divergências frente a sua capacidade de combinação, quando submetidas às condições de baixa e alta disponibilidade de fósforo, evidenciado pelos efeitos significativos das interações. Isso indica que a seleção de híbridos comerciais de milho deve ser realizada em ambientes onde os mesmos serão utilizados. Conclui-se, portanto que o híbrido P 30F53Y possui maior concentração de alelos favoráveis ao incremento das características produção de massa verde e seca, sendo a mais indicada na formação de novos híbridos; nas combinações AG 2040 x TRUCK, AG 8060 x TRUCK e AG 1051 x IMPACTO houve maior efeito heterótico, sendo estes híbridos os mais indicados à produção de silagem. Para a maioria das características a principal dominância gênica é devida aos efeitos aditivos.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».