STUDY OF SOURCE MATERIAL FOR EDAPHIC SELECTION OF ALFALFA
Notice bibliographique
Résumé
The study of collectible samples of alfalfa of different ecological and geographical origin on the harvest of dry matter and seeds against the background of increased acidity of soil solution (pH 5.20-5.53) made it possible to highlight the promising beyond these indicators samples that can be used in further breeding work. Comparison of the height of alfalfa plants in the first slope and feed productivity in general for 2019 shows that there is no direct correlation between these values. For example, the Galaxie variety, which was itself visopory and exceeded the standard by 12cm, was only in fourth place for the dry crop, and the Olga and Media varieties, which exceeded the standard by 9cm, were only eighth and seventh in the dry material. However, for the selection of varieties that combine these two traits, donors may be samples that behind the harvest of dry matter and the height of plants for three years of research reliably exceeded the standard: Banat, Vavilovka (Rodnichok), Feraks 58, Galaxie and Ferax 28. Not all samples form the maximum of green mass in the first slope, so there is no definite pattern between the height of plants in the first slope and the collection of dry matter for the entire growing season. The highest yield of dry matter on average for three years of research was obtained from varieties Vavilovka (Rodnichok) (Ukraine) (1.42 kg/m2), Banat (Serbia) (1.36 kg/m2) and Posevnaya 3022 (Uzbekistan) (1.22 kg/m2) at the harvest of the Sinyuha-standard grade 1.08 kg/m2. The best in seed productivity were samples of Jidrune (Lithuania) (31.9 g/m2), Feraks 58 (Canada) (29.9 g/m2), Tibet (Kazakhstan) (28.5 g/m2), Radoslawa (Ukraine) (28.2 g/m2), Kishvardi 27 (Hung.) (27.7 g/m2), Olga (26.5 g/m2) and Vavilovka (Rodnichok) (Ukraine) (26.2 g/m2) with a yield of standart of 23.5 g/m2. Particular attention is paid to the variety Ferax 58 (Canada), which for all the years of research reliably exceeded the standard for seed harvest and was at the level of the standard or exceeded it in the yield of dry matter. Further breeding work will use samples that reliably exceeded the standard for the average of three years of research for the collection of dry matter and the seed crop respectively: Ferax 58 (10% and 27%), Radoslawa (7% and 20%), Olga (11% and 13%), In addition, these samples exceeded the standard for plant sisoin in the first slope in 2019 by 31%, 11%, 8% and 55%, respectively. Key words: alfalfa sowing, selection, sample, variety, dry matter crop, seed harvest.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».