STUDY OF SOWING QUALITIES OF SOYBEAN SEEDS IN SEED FARMS OF AMUR REGION
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of soybean seeds prepared for sowing in the farms of the Tambov, Konstantinovsky and Ivanovo districts of the Amur Region was carried out. In the farms of the surveyed areas, in the structure of sown areas, the main soybean crop is cultivated, which constitutes a share in the structure of crop rotation of more than 70 %. For sowing, 9 varieties of soybean are prepared by the Soybean Institute and 2 varieties of breeding in Canada and Ukraine. Of the 9 varieties, 7 belong to medium ripe and 2 varieties to late ripe groups. The area of soybean sowing in the region is 70 % occupied by the breeding varieties of the Soybean Institute. The quality of the tested seeds of 9 soy varieties is not at the proper level. Of the 27 seed lots tested, 9 varieties of 10 lots (37%) belong to the second category (according to the purpose, these seeds of the second and third reproductions sown on seed plots of seed farms). Weather conditions in 2020 unfavorably developed on the quality of soybean grain harvesting. To improve the situation under the sowing of 2021, in the whole region, the share of elite soybean seeds, the production of the Soybean Institute, increased 1.8 times.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».