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Enregistrement W4385705618 · doi:10.26898/0370-8799-2023-6-3

Study of the parent material of soft winter wheat for breeding for grain quality

2023· article· en· W4385705618 sur OpenAlexaboutno aff
Н. С. Кравченко, S. V. Podgorny, N. G. Ignatieva, V. L. Chernova

Notice bibliographique

RevueSiberian Herald of Agricultural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutenAgronomyTraitBiologyBiotechnologyGeographyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sources of valuable traits for targeted use in the breeding of new winter wheat varieties with improved quality traits are presented. The results of the evaluation of the parent material on the expression of economically valuable features in the collection samples of soft winter wheat are presented. The paper presents data on 31 varieties of different ecological and geographical origin. Field experiments were conducted in 2018-2020 in the breeding rotation under the conditions of the southern zone of the Rostov region. Quality indicators of the varieties: thousand grain weight, protein content, quantity and quality of gluten in the grain, grain unit, total vitreousness, baking properties were determined by standard methods and GOSTs. As a result of the clustering of varieties, it is shown that the breeding program to create adaptive varieties with high grain quality should include as basic parent material the varieties which are included in the 5th and 6th clusters L-19578 (Russia), Etana (Germany), Warwick (Canada), Akter (Germany), MV-15-09 (Hungary), Simonida (Serbia), GK Hollo (Hungary), Webster (Canada), Wisdom (Canada), No. 42 CIMMYT (USA), and KS 96 WGRC 37 (USA). These varieties showed good results in the southern zone of the Rostov region. The other varieties of the collection nursery are recommended to be included in the breeding work in accordance with the principle of complementarity, as mutually complementary varieties in the expression of a particular trait or property.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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