Bucak Ekolojik Koşullarında İtalyan Çimi (Lolium multiflorum L.) Çeşitlerinin Bazı Verim ve Kalite Unsurlarının Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırma, dokuz farklı italyan çimi çeşidinin bazı verim ve kalite özelliklerini incelemek amacıyla 2019-2020 yılı vejetasyon döneminde Burdur ili Bucak ilçesinde yürütülmüştür. Deneme, tesadüf blokları deneme desenine göre üç tekerrürlü olarak kurulmuştur. Araştırmada Medoacus, Reis, Rambo, Trinova, Alberto, Baqueno, Devis, Efe-82 ve Bigboss isimli italyan çimi çeşitlerinin, ana sap uzunluğu, ana sap kalınlığı, yeşil ot verimi, kuru ot verimi, ham protein oranı, ham protein verimi, ADF ve NDF oranları araştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, italyan çimi çeşitlerinin ana sap uzunlukları 100.00-107.33 cm, ana sap kalınlıkları 2.53-3.95 mm, yeşil ot verimleri 3108-5550 kg da-1, kuru ot verimleri 1147.25-1634.43 kg da-1, ham protein oranları %11.23-15.47, ham protein verimleri 152.93-219.77 kg da-1, ADF oranları %33.51-36.61 ve NDF oranları %58.31-62.22 arasında bulunmuştur. Çeşitlerin ana sap kalınlıkları, yeşil ot verimleri, ham protein oranları, ADF ve NDF oranları arasındaki farklılıklar %1 düzeyinde önemli bulunurken, kuru ot verimleri ve ham protein verimi ortalamaları arasındaki farklılıkların %5 düzeyinde önemli olduğu tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda en yüksek yeşil ot verimi, kuru ot verimi ve ham protein oranı Sorge, Rambo, Trinova çeşitlerinden elde edilmiş, ADF ve NDF değerleri bakımından ise en düşük değerler Notion ve Efe 82 çeşitlerinde tespit edilmiştir.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».