Plot Size and Number of Replications for Evaluation of the Yield of Grains in Cultivars and Dates of Sowing of Rye
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine the optimum plot size (Xo) and the number of replications to evaluate the grains yield of rye (Secale cereale L.) and investigate the variability of Xo between two cultivars and three sowing dates. Eighteen uniformity trials were conducted with rye. The Xo was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model. The number of repetitions was determined in scenarios formed by combinations of i treatments (i = 3, 4, ... 50) and d minimum differences between means of treatments to be detected as significant at 0.05 of probability, by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d = 10, 12, ... 30%). There is variability in optimum plot size to evaluate the grains yield among the cultivars BRS Progresso and Temprano and among sowing dates in the rye crop. The optimum plot size to evaluate the grains yield of rye is 6.08 m2. Seven replicates are sufficient to evaluate the grains yield of rye in experiments with up to 50 treatments, and identify, as significant at 5% probability by Tukey test, differences among averages of treatments of 29.65% of the mean of the experiment in designs completely randomized and randomized block.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».