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Enregistrement W4322097906 · doi:10.37128/2707-5826-2022-3-10

SELECTION OF ADAPTIVE SOYBEAN VARIETIES IN CULTIVATION TECHNOLOGY UNDER CONDITIONS OF CLIMATE CHANGE

2022· article· en· W4322097906 sur OpenAlex
Nataliia Telekalo, Alina Korobko

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAgriculture and Forestry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureSelection (genetic algorithm)Resistance (ecology)Variety (cybernetics)AgronomyBiologyMathematicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to global and rapid changes in climatic conditions for the cultivation of major crops, there is an urgent need for the selection of adaptive varieties that will not reduce their productivity. In modern agricultural production, the variety is the biological foundation on which all elements of cultivation technology are based. If you choose the right variety, it will enhance the effect of other factors. Conversely, if the manufacturer makes a mistake with the chosen variety, it will weaken the effect of all other factors. In agricultural production, it is difficult to predict the outcome, because the existing approaches to soybean cultivation are 70% dependent on soil and climatic conditions. To solve this problem, you need to carefully select adaptive varieties of soybeans. In Ukraine, a fairly large range of soybeans of different maturity groups. In conditions of intensive agriculture with extreme weather conditions, it is important to grow several varieties of different maturity groups on farms. The article highlights the results of the analysis of the State Register of plant varieties suitable for distribution in Ukraine, as well as analysis of research by other scientists on the basis of which we chose two adaptive varieties of different maturity groups with genetic potential of 4-5 t / ha Ukrainian and foreign selection: Ukrainian ( early-ripening variety Nugget) and Canadian selection (early-ripening variety Amadeus). These varieties are adapted for growing in the Forest-Steppe zone, have high resistance to lodging and shedding. Resistant to soil moisture deficiency, high temperatures and drought-resistant in summer, which is relevant in climate change. The height of attachment of the lower beans in the nuggets Nuggets and Amadeus 13 cm, which determines its suitability for full mechanized cultivation from sowing to harvesting. Phenological observations of seedlings of the studied varieties according to the scheme: Factor A - variety: Nugget, Amadeus. Factor B - inoculation. Factor B - foliar feeding. The experiment was laid on the experimental site of 0.06 ha. The seeds were treated with BTU-t Bioinoculant at the rate of 3 kg / t of seeds, the control was not processed. After the mass emergence of seedlings, it was found that the seeds treated with bioinoculants came out a little later than the control, because bacteria slow down the germination of seeds.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle