Ecosystems and History of Evolution and Spread of Sugar Producing Plants in the World-an Overview
Notice bibliographique
Résumé
Plants used for making sugar differ from ecosystem to ecosystem of the world and history has played a great role in their spread. People in the tropics and sub-tropics (Papua New Guinea, China, and India) were the first to domesticate sugarcane, numerous sugars producing plant in the world. ICAR–Sugarcane Breeding Institute, Coimbatore in India was the first to do the breeding work in sugarcane and the Coimbatore canes or varieties developed from them dominate the sugarcane producing areas in the world. Indians first made jaggery (Gur) by concentrating the juice by boiling it and cooling it in earthen pots. They were also the first to develop crystal white sugar producing technology in the beginning centuries of CE. Of course, it was later improved by the British, who dominated the European sugar market. Europeans, specially Poles, Germans and French domesticated sugar beet and developed technology for making sugar from it. Aboriginal in North America were the first to develop the technology for making sweet syrup from maple tree and the migrants from Europe then further improved it. Canada is the world’s leading country in exporting maple syrup today. People in the southern states of US developed sweet sorghum for making sorghum syrup. Corn producers in USA developed the technology for making corn syrup.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».