Estimating Elephant-Grass Adaptability and Stability for Energy-Biomass Production by Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
In Brazil, elephant grass has been researched for energy generation, as it represents an alternative energy source by virtue of its biomass production. The present study was developed to examine the adaptability and energy-biomass production stability of 73 elephant-grass genotypes under a biannual-harvest regime, using the methodologies proposed by Eberhart and Russell and Cruz. The experiment was carried out at the northern region of Rio de Janeiro State, Brazil. Nine harvests and subsequent evaluations were performed at six-month intervals. Each harvest was considered an environment of genotype evaluation. After the plants were harvested, their dry matter yield (DMY) was estimated in t ha-1 harvest. Combined analysis of variance revealed highly significant effects of genotypes, harvests, and genotype × harvest interaction, by the F test. In five of the nine evaluated harvests, the genotypes had an average dry matter yield greater than the overall mean. The method of Eberhart and Russel was effective in identifying highly adaptable elephant-grass genotypes with high dry matter production stability throughout the nine harvests. When the method of Cruz was used, no genotypes were found comprising high yielding ability, adaptability to unfavorable environments, responsiveness to environmental improvement, and high stability altogether.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».