Технологічні та хлібопекарські властивості зразків пшениці м’якої ярої залежно від походження
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Notice bibliographique
Résumé
Aim. Identify priorities for the introduction of common spring wheat with high grain quality in connection with the geographical origin of the samples. Select sources of valuable traits. Material and methods. The article summarized the results of trial during 1997-2010's technological and baking properties of 253 samples of spring bread wheat from 15 countries. Results. The regularities of grain quality characteristics appearance depending on geographical origin of samples were evaluated. Varieties and lines from the steppe zone of Russia and Kazakhstan had the best technological and baking properties among of bread spring wheat samples, but they were characterized by a lower content of protein and gluten in the flour compared with varieties from the north of Ukraine, Germany, Belarus, Canada and USA. Geography origin varieties and lines with high values of test weight, grain vitreousness, protein and gluten content in the flour and samples with high technological and baking qualities are different. There was no negative correlation between grain yield and flour strength, bread volume and common baking score. Sources of complex important technological, baking traits and high yield were identified among bread spring wheat collection. Clustering regions of origin by dedicated quality factors allowed us to determine priorities for the introduction of samples with high grain quality characteristics, which included Forest-steppe and Steppe of Russia and Kazakhstan. Conclusions. As a result of study the priorities for introduction of common spring wheat with high grain quality were identified, the sources of valuable traits were selected and the trait collection of spring wheat according to technological and baking qualities were formed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle