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Enregistrement W3120725597 · doi:10.1088/1755-1315/624/1/012071

Research results of Jerusalem artichoke varieties and hybrids in the forest-steppe of the Omsk region

2021· article· en· W3120725597 sur OpenAlexaboutno aff
V. V. Khristich, Yu.V. Frizen, A A Gaivays

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJerusalem artichokeHybridBiologyForest steppeYield (engineering)AgronomyAgricultureProductivityCropPhenologyForageGeographyHorticultureBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article presents the five-year results of the studying the adaptation of varieties, and hybrids of Jerusalem artichoke in the forest-steppe of the Omsk region. The analysis of biometric indicators and crop yield structure is presented. The dynamics of the accumulation of herbage, as well as the periods of the passage of phenological phases are shown. The chemical composition of plants is determined. The studies show that many hybrids and varieties in Western Siberia do not go through the flowering phase, but at the same time form a full-fledged tuber crop. At the same time, the high yield of the aerial mass of Jerusalem artichoke does not always ensure a high yield of tubers. On average, for five years of research, the French D-5 hybrid, Canadian sample and variety samples’ No. 1 and No. 9 we distinguished in terms of herbage productivity. This indicator was 49.4-58.9 t / ha. In terms of tuber productivity, the best varieties were No. 9 and No. 12, as well as the Sireniki-1 variety (29.1-30.2 t / ha). The distinguished varieties and hybrids of Jerusalem artichoke are recommended for the introduction into production in order to improve the forage base of agricultural enterprises. The research on the selection of varieties and hybrids in order to obtain high-tech tubers (large and aligned) for processing in the food industry will be continued.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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