Notice bibliographique
Résumé
Aluminum toxicity is a growth-limiting factor for crop production in the south brazilian soils. This toxicity can be avoided by raising pH up to 5,5 - 6,0 with aglime or by growing Al tolerant cultivars. A oat breeding program for aluminum tolerance has been carried out since 1986 at the University of Passo Fundo by using segregating populations from F2 to F5, at acid soils, on field conditions (Floss et al., 1991). Floss et al. (1993) reported results about a screening for Al tolerance where 156 genotypes of oats (Avena sativa L.) were grow in nutrient solutions (growth chamber). On of the most Al tolerant genotype obtained in thi screening was the cultivar Steele, from USA. In field conditions and acidic soils, many tolerant lines were selected and evaluated for other important traits, as grain yield, test weight, disease resistance, plant height, days from emergency to flowering and to maturity, and grain quality. One line from this segregating populations, line UPF92Al300, introducted in 1992 by Quaker Oat Nursery (cross QR=981=UPF80197/(X2082- 2/CI8428)/Steele, made in College Station by Milton McDaniel, was selected as aluminum tolerant and evaluated in test trials from 1998 to 2001. This line was released in 2002, by the University of Passo Fundo (UPF), named UPFA 20-Teixeirinha. The average performance obtained at 14 different fields, from 1998 to 2002 was: yield = 3049 kg ha-1; test weight = 50 kg hL-1; thousand grain weight = 36 g; days to heading =87; days to maturity=131; height =103 cm; % of grains wider than 2mm =84; % of groats =71; and moderate resistance to leaf and stem rust. Floss,E.L. et al. Primer congreso sudamericano de avena, Tres Arroyos/ Argentina, 1991, Resumos. p.15; Floss, E.L. et al. In:V International Oat Conference, 1996. Proceedings. Saskatoon, 1996,p. 623-625.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».