Вихідний матеріал для селекції тютюну сортотипу вірджинія у придністровській зоні України
Notice bibliographique
Résumé
As a result of tobacco samples collection research, the 25 samples or 16.7 % of the studied material were included to the variety type Virginia. The optimum plant height (153-187 cm) was shown in 5 samples: 50 Varmor, Virginia 401, Virginia 15, C - Canada, White Gold. The best in leaves size (length 38 - 50 cm, width 18-25 cm) were also 5 samples: Varmor 50, Virginia 401, Virginia 15, C - Canada, Hevesy H – 6. It was identified 5 samples by the biometric indicators: Varmor 50, Virginia 401, Virginia 15, Hevesy H – 6, Many-sheeted 55. It was found 3 varieties that exceed the standard by 0.01 t/ha (Vamor 5), 0.25 t/ha (Virginia 15) and 0.36 t/ha (Virginia 401) by the raw materials yield level. Their yield level in the three-years average was 2.21, 2.45 and 2.56 t/ha respectively and the average yield of standard variety Virginia 27 was 2.2 t/ha. The Virginia 401 and Vamor 50 varieties were characterized by high quality. The average output of higher commodity varieties was 85 % and 84 % respectively that is 5 % and 4 % higher than the standard variety data. The Virginia 84 (81 %) and Virginia 15 (81 %) varieties data were 1 % higher than standard variety data by the raw material quality. It was revealed tobacco varieties that were connected by valuable economic and biological characteristics. So, the varieties Virginia 15, Virginia 401 and Vamor 50 combined high yield with the leaves size, biometric indicators and quality. The 25 tobacco varieties, which were identified among the 150 collection samples and were match to Virginia sort type performance, were studied by breeding value. Their characteristic was given and the collection of Ukrainian Plant Genetic Resources Bank was replenished with valuable sources. The best of identified varieties were recommended for using in tobacco breeding programs as original material for the new varieties creation in the Transnistrian region of Ukraine.
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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 ».