Physical Characterization of Cottonseeds in Native Species (Gossypium spp.) From Mexico
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to do the physical characterization of cotton species (Gossypium spp.) based on the attributes of the seed. The experiment was performed at the Forage Biochemistry Laboratory of the Valle of Mexico Experiment Station, using seed of four cotton species (G. hirsutum, G. aridum, G. lobatum and G. shwendimanii). This research was carried out in two phases: in the first one, the weight of 1000 seeds and the hectolitre weight were determined. In the second one, seed dimensions were obtained by digital images and analysis process. The four cotton species were tested under a completely random experimental design. The data analysis was made by the variance analysis method, Tukey multiple comparison tests of means, principal components and cluster analysis. The results showed significant differences (0.01%) in all the physical characters of the seeds. Based on the grouping analyzes, three groups with contrasting characteristics among the cotton species were identified, being G. hirsutum, the species that presented the highest value in the vector magnitude of the physical characters of the cottonseed. The area, width and weight of 1000 seeds were the main variables that explained 98.6% of the variability existing in the characteristics of the seed, so these physical attributes play an important role in the characterization of the Gossypium native species of Mexico.
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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) | 0,000 | 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 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 ».