Здатність вихідного матеріалу до утворення перспективних ліній і сортів ячменю ярого
Notice bibliographique
Résumé
Achievements of the Plant Production Institute nd. a V.Ya. Yuryev of NAAS in breeding of spring barley over the 15-year period have been analyzed. Aim. Determination of efficiency of usage of the source material from the base work collection for the creation of promising lines and new varieties of spring barley. This allows optimizing the base collection composition, number of crossings and increasing performance of selection of promising lines for competitive variety trials. Ultimately, this will result in acceleration of breeding process. Material and Methods. The experiments are arranged akin to a competitive variety trial nursery. For the study years the work collection has comprised 141 samples of Ukrainian (63 samples) and foreign (78 samples - Mexico, Germany, France, Russian Federation, Czech Republic, Holland, Sweden, Kazakhstan, USA, Canada, Denmark, Belarus, Lithuania, Romania, Slovakia, Norway) breeding. The analysis of crossings over the period of 1998-2006, due to which promising lines were created and went as far as competitive variety trials for the last 10 years – 2004-2013, is summarized in this work. Results and Discussion. Selections did not respond favorably in all the hybrid populations; in some of them no line was selected. The most successful as parental forms were only 34 of 141 samples, among them 20 samples were of Ukrainian breeding and 14 – of foreign breeding (France, Germany, Mexico, Czech Republic, Kazakhstan). The number of crossings of each sample as the paternal and maternal forms as well as complex crossings, the number of lines selected for competitive variety trials, the number of lines consigned to competitive variety trials, and the number of lines consigned to the state variety trials were taken into account. By correlating the number of promising lines with the number of varieties obtained with the involvement of a given sample from the work collection the efficiency of this sample in formation of breeding material with desirable properties was estimated. Conclusions. The most efficient by the property studied was the variety Zvershennya (18% of varieties from the promising lines), followed by Kharkіvskyy 99, Dobrodіy (15%), Pasadena, Tolar (14%), Kharkіvskyy 112, Granal (13%), Gama, Ekzotik (12%), Spomin, IR 7099 (11%), Tsezar (6%), Efekt, Dzherelo (4%), Badyoryy (3%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».