Sunflower Genotype Selection for Oil Production in the Pre-Amazon Region of Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Part of the energy consumed in the world comes from limited sources, which eventually are expected to be depleted. The search for alternative sources to meet energy needs is crucial. Biodiesel derived from vegetable oils and animal fats stands out as a biodegradable and renewable alternative source of energy. Sunflower is among the top four oil crops produced worldwide, and Brazil has a high production potential for this crop. This study aimed to identify the sunflower genotypes with the highest potential for biodiesel production in the Pre-amazon region of Brazil, where the advance of agricultural frontier represents an important role on biodiesel production. This study was conducted over 2 years of observations. The following genotypes were used: M734 (T), Helio358, EMBRAPA 122, and BRS G 35. The following parameters were assessed: initial flowering date (IFD), physiological maturity date (PMD), plant height (PH), grain yield (YIELD), thousand achene weight (TAW), and oil content (%OC). The climatic conditions of each experimental period were distinctive and directly affected the results obtained. The genotype Embrapa 122 showed the best performance regarding yield and was recommended for the pre-Amazon region of Brazil as the best adapted genotype to the local environmental conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».