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Enregistrement W2992876506 · doi:10.5539/jas.v12n1p95

Technological Quality of Dual-purpose Wheat Submitted to Successive Defoliations

2019· article· en· W2992876506 sur OpenAlexvenueno aff
Giselle Regina Rodolfo, Clóvis Arruda Souza, Luiz Carlos Gutkoski, Deivid Luiz Vieira Stefen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade do Estado de Santa CatarinaFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCuttingCultivarGlutenForageDual purposeAgronomyMathematicsCompletely randomized designHorticultureBiologyFood scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defoliation may interfere in the sink-source relationship and influence grain production and the respective technological quality of wheat flour, particularly in cultivars with potential as forage and in subsequent grain production. This study aimed to determine the effects of plant cutting heights and number of cuttings on the technological wheat flour quality of BRS Umbu and BRS Tarumã cultivars. A completely randomized design with four repetitions was used and treatments consisted of a combination of cutting heights (20 and 30 cm) and number of cuttings (no cutting, 1, 2 and 3 cuttings), resulting in the following treatments: 20/1, 20/2, 20/3 30/1, 30/2, 30/3 and controls with no cuttings. Hectoliter weight, grain crude protein, tenacity: extensibility ratio, gluten strength, falling number and wet gluten were measured. Regardless of the cutting height used, and after defoliation, the variables exhibited higher values than in non-defoliated plants, with protein content increasing by 6 and 11.3% for the BRS Tarumã and BRS Umbu cultivars, respectively. As such, it can be inferred that defoliation does not negatively affect the technological quality of wheat flour grown in a dual-purpose system.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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
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Résumé présentoui

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