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Enregistrement W3121030732 · doi:10.5937/aaser2050153m

Grain yield potential of spring dry pea varieties

2020· article· en· W3121030732 sur OpenAlexaboutno aff
Branko Milošević, Vojislav Mihailović, Đura Karagić, Sanja Vasiljević, Dragan Milić, Gordana Petrović, Snežana Katanski, Dalibor Živanov, Aleksandar Mikić, Ivica Đalović, Ana Uhlarik

Notice bibliographique

RevueActa agriculturae Serbica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésGrain yieldYield (engineering)AgronomyField peaBiologySpring (device)HorticultureCropAnimal sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field peas are mostly used for animal nutrition in the Balkan region and in the countries of the former USSR, while in the countries of Western Europe, Canada, the USA and the Middle East they are mostly used for human nutrition. Over three years (2010-2012), the yield and grain yield components of the most widespread field pea varieties were examined. The lowest number of plants was determined in 'NS Junior' intended for combined use (65 plants/m2), while 'Dukat' and 'Partner' had 88 and 85 plants/m2 on average, respectively. The average stem height was 158 cm for 'NS Junior', and 65 and 70 cm for 'Dukat' and 'Partner', respectively. 'Dukat' (4846 kg/ha) and 'Partner' (4521 kg/ha) had significantly higher grain yields compared with 'NS Junior' (2717 kg/ha). The content of crude protein in the grain was highest in 'NS Junior' (27.6%), while 'Dukat' and 'Partner' had lower contents (23-25%).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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