Screening of breeding material of naked barley for breeding-valuable traits in the conditions of the Rostov region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Southern Federal District is one of the main grain-producing regions of the Russian Federation. The share of the Southern Federal District, in which the Rostov Region is located, accounts for 12-15% of the total Russian barley production. In solving the problem of a further increase in yield and an increase in the quality characteristics of grain, the priority belongs to the variety. As a result of a long-term study of the collection of naked barley, sources of valuable traits and properties were identified: high grain content of an ear: K-9010 (Turkey), Akka (Israel), Nuda Bianco (Italy), 1057-1923 (Czech Republic), Buck CDC (Canada), K-266 (Pakistan); the number of productive stems per unit area: Kitaki-nadaka (Japan), K-11182 (Japan), K-3772 (Dagestan), Golozerny (RF); early maturity: Omsk golozerny 1 (RF), Brunee (Ethiopia), NB-owa (Nepal), K-11182 (Japan), Golozerny (RF), K-3038 (Turkmenistan), K-3426 (Japan), K-19103 (India), K-26598 (Ethiopia), K-266 (Pakistan), Korona Laschego (Poland). Over the years of research on a complex of traits, a number of samples have been identified that combine a high potential of grain productivity with resistance to lodging, different duration of the growing season and plant height: K-26598 (Ethiopia), 84469/70 (Czech Republic), CDC Dawn (Canada), Holozerny (RF), 1057-1923 (Czech Republic), Omsk Holozerny 1 (RF), K-6099 (Afghanistan), Akka (Israel), Kitaki-hadaka (Japan).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».