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Enregistrement W2961704957 · doi:10.5539/jas.v11n12p29

Seed Size and Its Influence on Growth-Related Agronomic Characters of Wheat Plants

2019· article· en· W2961704957 sur OpenAlexvenueno aff
Gustavo Henrique Demari, Ivan Ricardo Carvalho, Vinícius Jardel Szareski, Simone Morgan Dellagostin, João Roberto Pimentel, Cristian Troyjack, Tiago Corazza da Rosa, Velci Queiróz de Souza, Paulo Dejalma Zimmer, Francisco Amaral Villela, Tiago Pedó, Tiago Zanatta

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized block designCultivarSieve (category theory)BiologyAgronomyCropHorticultureMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to evaluate the influence of seed size on agronomic traits related to the growth of wheat plants. The seeds used in this experiment were collected in growing fields from the North of Rio Grande do Sul, Brazil. The experimental design was randomized block design, with three wheat cultivars (Quartzo, Ametista and TBIO Sinuelo) × six seed lots (A; B; C; D; E; F) × five sieve diameters: I: (original sample without standardization, being that used by farmers (OS)), II: (seeds > 3.00 mm), III: (seeds from 2.5 to 2.99 mm), IV: (seeds from 2.0 to 2.49 mm) and V: (seeds < 2.0 mm), and the treatments were arranged in three replicates. The number of tillers per plant, height and spike insertion height are determined by intrinsic characteristics of the cultivar used, but extensive variations are attributed by lot fragmentation and seed size. The morphological and growth attributes of wheat are affected by considerable effects of seed size, and the decrease in these dimensions results in lower plants and reduced growth. The use of sieves for wheat seeds standardization allows the identification and selection of specific cultivars, lots and seed dimensions that may be essential for wheat crop performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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