Comparative assessment of the degree of damage to cell membranes of lentil samples of the VIR world collection of various ecological and geographical origin
Notice bibliographique
Résumé
Differences in the degree of damage to cell membranes in small-seeded and large-seeded (plate) varieties of lentils of the world collection of VIR named after V.I. N.I. Vavilov. An assessment of the relative drought resistance of lentils by determining the exosmosis of electrolytes from plant leaves made it possible to identify samples with the lowest cell membrane permeability as an indirect indicator of drought resistance. High resistance to "physiological drought" in laboratory conditions was noted in the following samples: 2021 - k-2872 (USA), k-2850 (Russia), k-1043 (Italy), k-2839 (Canada), k-2365 (Sweden), k-1964 (Ethiopia); 2022 - k-1850 (Armenia), k-2850 (Russia), k-2365 (Sweden). Therefore, it is purposeful to include samples k-2850 (Russia) and k-2365 (Sweden) as highly resistant in breeding programs to create a valuable initial material of lentils in the arid zones of the Russian Federation. Samples of lentils with increased adaptive potential are proposed. Keywords: LENTILS, COLLECTION, SAMPLE, EXOSMOSIS, DEGREE OF DAMAGE, CELL MEMBRANES
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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 | 0,000 |
| 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 ».