Features of studying of introduced soy samples (Glycine max. (L.) Merr.) in the conditions of irrigation of the south of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Goal. The study of introduced soybean samples to isolate genetic sources of the main biological and economically valuable traits for further use in the breeding process. Results and Discussion. The article highlights the results of research for 2016-2018. study of introduced soybean samples for a complex of economically valuable traits. The samples origin from Ukraine (17), Canada (.), Australia, France (2 each) and the USA (1 sample). According to the results of the research, the sources of valuable economic traits were identified: with very short growing season, seedlings-full ripeness (98 days) –Marysia (UKR), short (101 – 120 days) – 14 samples; yield excess in relation to the standard – 6 samples. Among the varieties studied in 2018 for ultra-ripeness and yield, the Samorodok and Zhemchuzhyna varieties were stood out. The level of relationships between the main elements of sample productivity has been established. Common to all varieties was the closest connection between the number of seeds per plant and productivity, which was within r = 0.76 – 0.97, exept Triada varietiy. A close correlation between productivity and the number of nodes (r = 0.91) was established for the Samorodok variety, between productivity and the diameter of the first interstice (r = 0.93) – for the Feieriia variety. The established level of links between the main elements of the productivity of samples, which are planned to be used later in the breeding work, for the development of a model of varieties. Conclusions. Attraction of new soybean samples to the collection, their study and application in the selection process is the way to create high-yielding, adapted to irrigated growing conditions, resistant to diseases and the occurrence of soybean varieties that meet the requirements of producers.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».