Скрининг коллекционных образцов сои по скороспелости и продуктивности в условиях Рязанской области
Notice bibliographique
Résumé
Представлены результаты изучения сортов сои мировой коллекции ВИР в условиях Рязанской области в 2015 2018 гг. Целью исследований является изучение коллекционного материала сои в условиях Рязанской области и выявление скороспелых и высокопродуктивных образцов, адаптированных к условиям Центрального региона России. В коллекционном питомнике изучалось 224 образца сои из 30 стран, в т.ч. 52 сортов отечественной селекции. Ежегодно самыми скороспелыми сортами были сорта российской селекции Эльдорадо, СибНИИК315, Касатка, Светлая сорта шведской селекции Brawalla и 1384 и сорт Прогресс (Польша). Установлено, что продуктивность сортов сои во все годы исследований в большей степени зависела от количества продуктивных узлов на растении (r 0,738) и количества семян на растении (r 0,827). Урожайность семян в 2015 2018 гг. сильно зависела от погодных условий: наиболее урожайными были сорта Мерлин (Австрия) и Gaillard (Канада). При изменяющихся погодных условиях важным показателем сортов является их устойчивость к стрессу. Установлено, что самую высокую устойчивость к стрессу ( 3,7) имеют сорт Елена (Украина) и линия Н17/09 (Россия). Самую низкую стрессоустойчивость имели сорта Мерлин ( 13,6) и MON04 ( 13,5). Полученные новые знания будут использованы в практической селекции при создании новых сортов, адаптированных к условиям Центрального региона России. При селекции сои на продуктивность необходимо учитывать количество продуктивных узлов, бобов и семян на растении. Селекция на скороспелость осуществляется с учётом пригодности сортов к механизированной уборке. The results of the study of soybean varieties of the world collection of VIR in the conditions of the Ryazan region in 2015 2018 are presented. The aim of the research is to study the collectable material of soybeans in the conditions of the Ryazan region and to identify earlyripening and highly productive samples adapted to the conditions of the Central region of Russia. 224 samples of soy from 30 countries were studied in a collection nursery including 52 of varieties of domestic selection. Annually the most earlyripening varieties were varieties of Russian selection Eldorado, SibNIIK315, Kasatka, Svetlaya varieties of Swedish selection Brawalla and 1384 and variety Progress (Poland). It was established that the productivity of soybean varieties in all years of research was more dependent on the number of productive nodes on the plant (r 0.738) and the number of seeds on the plant (r 0.827). Seed yield in 2015 2018 strongly depended on weather conditions: the most productive varieties were Merlin (Austria) and Gaillard (Canada). Under changing weather conditions an important indicator of varieties is their resistance to stress. It was established that the highest resistance to stress ( 3.7) was in the variety Elena (Ukraine) and the line N17/09 (Russia). The lowest stress resistance had varieties Merlin ( 13.6) and MON04 ( 13.5). The new knowledge gained will be used in practical selection to create new varieties adapted to the conditions of the Central region of Russia. When selecting soybeans for productivity it is necessary to take into account the number of productive nodes, beans and seeds on the plant. Selection for early ripeness is carried out taking into account the suitability of varieties for mechanized harvesting.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,019 |
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 ».