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Enregistrement W2783195262 · doi:10.5539/jas.v10n2p187

Interrelations of Characters and Multivariate Analysis in Corn

2018· article· en· W2783195262 sur OpenAlexvenueno aff
Vinícius Jardel Szareski, Ivan Ricardo Carvalho, Kassiana Kehl, Alan Júnior de Pelegrin, Maicon Nardino, Gustavo Henrique Demari, Maurício Horbach Barbosa, Francine Lautenchleger, Djonimar Smaniotto, Tiago Zanatta Aumonde, Tiago Pedó, Velci Queiróz de Souza

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybridRandomized block designGrain yieldMultivariate statisticsYield (engineering)BiologyCropAgronomyMathematicsCrop yieldStatisticsHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to evaluate the agronomic performance of corn hybrids, the interrelations of the characters with the grain yield, and to genetically discriminate the corn hybrids by means of the dispersion analysis of the canonical variables. The experiment was conducted in the agricultural crop of 2013/2014, in an area belonging to the Federal University of Santa Maria, Campus of Frederico Westphalen, RS. The experimental design was a randomized block design, with four replications. The treatments were composed of seven maize hybrids with different genetic bases and maturation cycles. The LG 6304 modified simple hybrid has higher grain yield than the others. The characters plant height, spike insertion height and number of grains per row of spike have positive interrelations with grain yield of corn hybrids. Hybrids are not grouped according to the genetic basis and maturation cycle. The canonical variables explain 94.62% of the existing genetic variation, and allows the formation of five groups of maize hybrids.

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 enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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