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Enregistrement W2883934125 · doi:10.18619/2072-9146-2018-3-47-51

SELECTION OF LEEK FOR THE MIDLAND OF RUSSIA AT CULTIVATION NO SEEDLING METHOD

2018· article· en· W2883934125 sur OpenAlexaboutno aff
А. Ф. Агафонов, М. V. Dubova

Notice bibliographique

RevueVEGETABLE CROPS OF RUSSIA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityPer capitaResistance (ecology)GreeksHybridSelection (genetic algorithm)Quality (philosophy)BiotechnologyBiologyGeographyHorticultureAgronomyHistoryAncient historyEconomic growthPopulationSociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leek very ancient culture which was widely applied in cookery and as remedy still by ancient Egyptians, Greeks and Romans. Now the leek is widespread in countries of Western Europe and North Africa, in the USA, Canada, Australia. On chemical composition it is one of the most valuable onions representing in fact "the alive table of Mendeleyev". In such countries as Belgium, Holland and France it is one of the main vegetable cultures, and annual production it per capita makes from 4 to 10 kg. In Russia, unfortunately, it is still rare culture though falls into to the most valuable types of an onion on biochemical structure, productivity, resistance to wreckers and diseases. Widespread introduction of a leek in production restrains a number of factors among which lack of early ripening varieties with the increased resistance to extreme environmental conditions, and in this regard – difficulty of receiving high-quality seeds of leek in a midland of Russia to the north of Rostov-on-Don. Therefore, a vital necessity is on the basis of study under various conditions of cooperation a "genotype is an environment" and selection from world collection of sources of economic-valuable signs, creation of productive sorts and hybrids with good resistance to cold, possessing in the conditions of Moscow Suburbs, along with the high productivity and quality of products, by a high adaptivity to the different terms of height winter spending. Results of long-term researches of laboratory of selection of onions cultures (VNIISSOK) on studying, assessment and selection of exemplars of grades of leek from the VIR world collection are presented in article, receiving hybrid combinations and lines, development of methods of selection and creation on this basis of grades and hybrids of leek for not seedling culture in a midland of Russia, possessing high rates of vegetable and seed efficiency, quality of production and winter hardiness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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