MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2904501043 · doi:10.30766/2072-9081.2017.57.2.04-11

Breeding evaluation of sources of naked oats under conditions of Volga-Vyatka region

2017· article· en· W2904501043 sur OpenAlexaboutno aff
I.I. Rusakova, Г. А. Баталова, Ren ChangZhong, E.N. Vologzhanina, O.A. Zhuykova, M. V. Tulyakova

Notice bibliographique

RevueAgricultural science Euro-North-East · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanicleBiologyChinaYield (engineering)Plant breedingAgronomyProductivityHorticultureGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Well-studied initial material is necessary for successful solving of breeding tasks. Complex evaluation of accessions under varying climatic conditions promotes to choice sources having economic-valuable traits for breeding. Sixty-one accessions of naked oats including 18 accessions from China were studied in Kirov in 2010.2016. The most interesting for breeding are accessions having increased yield capacity and productivity: drought resistant accession 1h07 (Russia); high grain quality accessions 15120 Gosha (Belarus), 15192 Mina (Bulgaria); accessions from China k-3897 BYAS-156, k-3893 BYAS-160, k-3894 BYAS-159, k-3895 BYAS-158, k-3899 BYAS-154. Sources are selected having high level of yield structure (number of grains per panicle, grain weight per panicle): 15063 Sibirski golozerny, 15115 Aldan (Russia), 15086 MF 8891-2021(USA), 14937 NO 58-2 (Canada). Recruit of accessions 624h09 m. s., 99 R-27-4 (Russia), and 14851 Numbut (Australia) are urgent for breeding to early maturity. Fifteen sources of high grain quality (increased 1000 grain weight and protein content) are selected including accessions15224 MF 9521-19, 15095 MF 9521-28, 15158 MF 9224-359, 15086 MF 8891-2021, 15094 MF 9521247, 15162 MF 9521-214 (USA), к-2523 PZS-LIM-02 (China) which have others breeding-valuable traits (diseases resistance, low percentage of husked grains, increased oil content). They were recommended to use as paternal parent forms in crossing with high yielding adaptive varieties of local breeding. For breeding to decrease of husked grains percentage accessions k-3892 BYAS-161, k-3896 BYAS-157 (China) are of interest as they had 100% nakedness during all years of study.

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)0,001
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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgricultural science Euro-North-EastMême sujetAgricultural Productivity and Crop ImprovementTravaux en français237 207