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Enregistrement W3089866359 · doi:10.26898/0370-8799-2020-4-6

Resistance of samples of naked oats to stem rust

2020· article· en· W3089866359 sur OpenAlexaboutno aff
О. А. Исачкова, А. О. Логинова

Notice bibliographique

RevueSiberian Herald of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem rustRust (programming language)BiologyHorticulturePlant disease resistanceAgronomySmutResistance (ecology)Veterinary medicineAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of studying the resistance of samples of naked oats from the world collection of the N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources and varieties of local breeding work to stem rust lesion are presented. The study was carried out in 20172019 in a field experiment in natural conditions in Kemerovo region. The influence of meteorological factors during the vegetation period of naked oat plants on the degree of disease damage was noted: more intense lesion was observed in years with low air temperatures and excessive moisture supply during the period of seedling-ear formation and a large amount of precipitation during the period of filling and maturation of grain. The results of phytopathological analysis of 50 collection samples of naked oats revealed that mid-late samples are more affected by stem rust (74.9% on average for the group). The study (n = 50) revealed the effect of stem rust lesion on the resistance to lodging of crops (r = –0.5751 at R = 0.273), grain size (r = –0.7737 at R = 0.273), and yield of naked oat samples (r = –0.9387 at R = 0.273). Naked oats are highly susceptible to pathogen lesion, 84% of the samples showed very low resistance with a damage index of more than 65.1%. Samples with a low damage degree were identified, characterized by high yield rates, 1000 grain weight, resistance to lodging and smut fungi, and a low level of segregation of hulled grains: Pennline 9010 (USA), Numbat (Australia), Progress (Omsk region), Gehl (Canada), Piband (Leningrad region), g/o-327-1/16, g/o-441-1/17, g/o-444-7/17 (Kemerovo region).

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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