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Enregistrement W3026031086 · doi:10.5539/jas.v12n6p182

Agronomic Performance of Sunflower Hybrids in the Mid-Northern Region of Mato Grosso, Brazil

2020· article· en· W3026031086 sur OpenAlexvenueno aff
Flávio Carlos Dalchiavon, Welington Junior Cândido da Silva, Rosivaldo Hiolanda, Felipe Rottoli Vicari, C. G. P. de Carvalho

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Federal de Mato Grosso
Mots-clésAcheneSunflowerBiologyProductivityHybridHorticultureAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helianthus annus L. belongs to the family Asteraceae, with a yearly cycle and high adaptability rate to different climate conditions. Its culture was boosted by the production of animal feed, oil extraction for humans or for biodiesel, ornamentation and bird feed. The agronomic performance of sunflower genotypes in the Mid-Northern region of the State of Mato Grosso, Brazil, was assessed. Data for the production and industrial sectors will be thus provided for the selection of genotypes with the best agronomic traits when cultivated in the region. Current study was performed at the Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso, on the Campus Campo Novo do Parecis MT Brazil, during 2018. Eight genotypes were evaluated in assays with randomized blocks and four replications. Evaluated traits comprised days for initial florescence, plant height, stalk diameter, green and dry mass, days for physiological maturity, mean diameter of the head, mass of head and achenes per head, both necessary to obtain achene:head ratio, mass of one thousand achenes, number of achenes per head and productivity of achenes of the oil. Genotypes with high grain yield tended towards greater size and cycle. Genotypes SYN 045, BRS 323 and MULTISSOL had good grain productivity plus good production of green and dry mass. The first two genotypes had an oil rate above 40%, with good oil productivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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