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Enregistrement W3005714821

АДАПТИВНОСТЬ СОРТОВ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ КРАСНОУФИМСКОГО СЕЛЕКЦЕНТРА И ИХ ЦЕННОСТЬ ДЛЯ СЕЛЕКЦИИ В ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

2016· article· ru· W3005714821 sur OpenAlexaboutno aff
Ю. П. Логинов, Anastasia Kazak, В. В. Филатова

Notice bibliographique

RevueВестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет) · 2016
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCropAgronomyGeographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the first local mid-early variety of strong wheat Tyumenskaya 80 in the conditions of Northern Ural contributed to production of food grain in Tyumen region. Market relations require wheat varieties, which are efficient and resistant to the climate conditions. In order to solve this task it is necessary to have valuable starting material. The article explores the varieties of spring wheat cultivated in Krasnoufim selection centre. Vorobyev A.V. created scientific basis of cultivating spring wheat varieties with goof grain quality and crop yield. He used valuable genes of varieties from Canada, USA, Sweden, Norway and other foreign countries and national varieties. The varieties of Krasnoufim selection centre are well developed according to economic valuable features; they are widely spread and are very significant as a starting material for selection in other regions of the country. Many years research carried out at the Chair of Plant Breeding and Selection of Northern Ural Agrarian University show that the investigated varieties ripen at the same time as early ripening and mid-early ripening varieties of spring wheat. Having red ears of wheat, Krasnoufim spring wheat varieties ripened early than their standard varieties in wet and cold years and produced grain useful for baking industry. On the background of middle and high nutrition they have shown high plasticity and stability in quantitative features. Such red wheat ear varieties as Strela, Kometa, Irgina and Iren. Strela variety is characterized by high field emergence and crops survival for harvesting that is very important in Tyumen region. The authors include the investigated varieties into selection programmes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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