Farklı gama ışını dozları uygulanmış bazı nohut çeşitlerinin M2 generasyonunda morfo-agronomik özelliklerinin belirlenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışma farklı dozlarda (100, 200, 300 Gy) gama ışınlarının dört farklı nohut çeşidinin (Azkan, Aksu, Uzunlu 99 ve Sarı 98) M2 generasyonda kontrol dozuna göre tane verimi ve bazı verim öğeleri üzerinde meydana getirdiği değişimi belirlemek amacıyla yürütülmüştür. Araştırma tesadüf bloklarında bölünmüş parseller deneme desenine göre 3'er tekerrürlü olarak 2019 yılında yürütülmüştür. Ana parsellere çeşitler alt parsellere ise gama ışını dozları yerleştirilmiştir. Kontrole göre uygulanan tüm gama ışını dozları çiçeklenme süresi (gün) ve baklada tane sayısı (adet bakla-1) hariç çalışmada incelenen diğer özelliklerden bitki boyunu (cm), bitkide bakla sayısını (adet bitki-1), bitkide tane sayısını (adet bitki-1), bitki tane verimini (g bitki-1) ve biyolojik verimi (g bitki-1) istatistiki önemde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre göre kontrolde en yüksek bitki tane verimi Azkan çeşidinde, 100 Gy’de Aksu çeşidinde, 200 ve 300 Gy’de ise Azkan çeşidinden elde edilmiştir. Azkan çeşidinde bitki tane veriminin en fazla olduğu doz 300 Gy, Aksu’da 100 Gy, Uzunlu 99’da 300 Gy ve Sarı 98 çeşidinde ise 100 Gy gama ışını dozundan elde edildiği saptanmıştır. Bu durum gösteriyor ki, Azkan nohut çeşidinde 200 ve 300 gy dozlarında incelenen bitkisel özelliklerin çoğunda varyasyonlar elde edilirken, Aksu çeşidinde istenen varyasyon 100 gy gama ışını dozundan elde edilmiştir.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».