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Enregistrement W3150248704 · doi:10.30901/2227-8834-2021-1-59-71

Results of studying wheatgrass (AgropyronGaertn.) accessions from the VIR global genetic resources collection in Yakutia

2021· article· en· W3150248704 sur OpenAlex
Venera M. Koryakina, A. A. Kochegina

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePROCEEDINGS ON APPLIED BOTANY GENETICS AND BREEDING · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermplasmAgronomyBiologyCropForageRange (aeronautics)Biomass (ecology)AridGeographyDry matterFodderAgroforestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the globally changing climate, researchers seek to use plants adapted to extreme environments in breeding and genetic programs. As a forage crop, the wheatgrass from the genus AgropyronGaertn. is most suitable for such purposes. The area of temperature distribution for wheatgrass lies in the range from +42 (arid zone) to –60°C (Verkhoyansk). The use of different wheatgrass species as a crop for arid conditions is quite profoundly studied in the USA, Canada, Russia, and Kazakhstan. Genetic and breeding studies are underway in different countries. In Yakutia, with its extremely continental climate, wheatgrass has not yet been introduced as a crop, although it could play an important role in establishing a sustainable fodder reserve. The aim of the work was to study and select promising breeding source material, identifying germplasm with the best agronomic traits. As a result of a two-year study of 19 accessions of different wheatgrass species from the collection of VIR, undertaken in 2018 and 2019 in the collection nursery in Central Yakutia, plant forms were selected that exceeded the average green biomass yield for two cuts: k-52382 (wild crested wheatgrass, Pavlodar Region, Kazakhstan) by 43%, and k-48705 (wild-growing Kerch wheatgrass) by 40%. Besides, wild wheatgrass accession k-52382 was identified for its dry matter yield (40.2% higher than the average) and for the total green and dry matter yield for the two cuts (212.7 g/plant).Accessions k-52440 (wild Siberian wheatgrass, Stavropol Territory) and k-51330 (crested wheatgrass, Chelyabinsk Province) were selected for their high seed yield (43.5 g/m² and 41.7 g/m², respectively). The content of crude and digestible protein was the highest in k-50857 (crested wheatgrass cv. ‘Ephraim’, USA) and k-50858 (Siberian wheatgrass cv. ‘Vavilov II’, USA): 14.6% and 99 g/kg of feed, and 14.2% and 96 g/kg of feed, respectively. Winter hardiness of 12 accessions turned out to be 100%, with 80% in another 7 accessions.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · 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