ВЛИЯНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА РАЗВИТИЕ И ФОРМИРОВАНИЕ ХОЗЯЙСТВЕННО ЦЕННЫХ ПРИЗНАКОВ ОВСА
Notice bibliographique
Résumé
The yields and main agronomic characters of oat varieties bred at the Narym State Breeding Station (since 2006, the Narym Department of the Siberian Research Institute of Agriculture and Peat) were analyzed to determine ones most adaptable to local conditions. Results revealed that air temperature and precipitation have a complex impact on the development and formation of economic traits in oats. As to the duration of the growing season, the varieties studied are related to four maturity groups: early ripening (Tayozhnik), medium-early (Metis, Megion, Mustang), mid-ripening (Narymsky, Togurchanin), and medium-late (Talisman). Warmth deficit and excess rainfall increased the length of the growing period, especially in the second half of the vegetation season. Excess rainfall reduces resistance of oats to lodging. Oats productivity increases, when weather conditions are close to the long-term norm. The highly productive varieties are Talisman and Togurchanin (4.21-4.01 t/ha), less productive one is Narymsky 943 (3.40 t/ha). As to grain size, Narymsky 943 is a leader: its average thousand-kernel weight has made up 40.2 g. Talisman variety has the smallest grain of 36.7 g. Oats generates high chaff under unfavorable conditions of warm and moisture availability. All the varieties studied, except Narymsky 943, are low chaffy, and are proved to be valuable as to grain quality.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».