Genotype difference in kernel discolorations in CWRS and CWAD wheats
Notice bibliographique
Résumé
Kernel discolorations of wheat, such as black point (including smudge and penetrated smudge), red smudge and Fusarium-damaged kernel (FDK), are important downgrading factors in western Canada. This study was undertaken to determine cultivar differences in incidences of these kernel discolorations and their downgrading effects in CWRS and CWAD wheats. Grain samples were taken at maturity from six CWRS and four CWAD cultivars in a four-year (1997-2000) field study at six sites: one in the Grey soil zone, two in the Brown soil zone and three in the Black soil zone in western Canada. For CWRS cultivars, Garnet tended to have lower incidences in black point, smudge and FDK and resulted in the least downgrading compared with other CWRS cultivars. For CWAD cultivars, Kyle tended to have lower incidence of black point, Plenty had less smudge caused downgrading effects, DT 369 had lower penetrated smudge incidence, but higher red smudge incidence, and Plenty tended to have severer FDK-caused downgrading effects compared with other CWAD cultivars. CWAD class had higher frequency of downgrading than CWRS class and it usually had higher incidences of all kernel discolorations (black point, smudge, penetrated smudge, red smudge and FDK) and greater downgrading effects than CWRS class.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».