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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».