Grain quality of samples of the spring triticale collection (× <i>Triticosecale</i> Wittmack)
Notice bibliographique
Résumé
The results of testing (2018–2019) varieties and lines of the spring triticale collection in the south-east of the Republic of Kazakhstan are presented. The study was conducted on 70 samples of domestic and foreign breeding from around the world: Russia, Ukraine, Belarus, Poland, Moldova, Austria, Canada, Argentina, Mexico. The experiment was carried out according to the methodology of the state variety testing of agricultural crops. To identify sources of economically valuable traits of grain, the following indicators were studied: test weight, flour sedimentation, protein and starch content, and falling number. The most valuable samples were identified as the starting material for creating varieties for animal feed and baking. Sources of high test weight (13 samples), sedimentation (five samples), protein content (six samples), starch (eight samples) were selected as the starting material for breeding on grain quality. Based on the assessment of spring triticale collection samples for protein content, flour sedimentation and falling number, the following varieties were selected for baking: Ukro, Korovai Kharikvsky, Addax, No. 7 (Rovnya x Lotos), MX 107. Due to high starch content (above 60%) the following varieties were selected for animal feed: WANAD, Pollmer 2,1,1, Fahad 8-2*2//PTP, Rubik, L 5635, Mieszko, L-105/08, Siskiyou. A positive relationship between starch content and test weight, and a positive correlation of starch content and falling number was revealed. All samples of varieties of spring triticale in the south-east of Kazakhstan formed grain with high falling number in the range of 192–336 s and were rated as first-class grain.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».