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Enregistrement W2773267259 · doi:10.13083/reveng.v25i5.765

CAPACIDADE COMBINATÓRIA DE MILHO VISANDO À PRODUÇÃO DE SILAGEM

2017· article· pt· W2773267259 sur OpenAlexaff
Aurélio Vaz de Melo, Markus Taubinger, Valdere Martins dos Santos, Dione Pereira Cardoso, Helber Véras Nunes

Notice bibliographique

RevueRevista Engenharia na Agricultura - REVENG · 2017
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysHorticultureCropBiologyPhysicsAnimal scienceAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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