Interrelationship between yield of oat varieties and key traits in the Priobskaya forest-steppe zone
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the research results on the interrelationship between biological oat yield and its components in the Priobskaya Forest-Steppe zone of the Novosibirsk region. The experiments were conducted at the Siberian Research Institute of Plant Cultivation and Breeding - a Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics SB RAS branch from 2012 to 2021. The material for the study consisted of 37 oat varieties included in the State Register of Breeding Achievements. It is approved for use in the West Siberian and East Siberian regions of the Russian Federation. The study aims to determine the priority elements of oat yield structure by ripening groups and varieties in contrasting meteorological conditions. Of the 37 types, three are early, 14 are mid-early, 19 are mid-season, and one is mid-late. All years of the study are divided into two categories based on the average yield over ten years, with favourable and unfavourable conditions for yield formation. It has been established that the density of productive stems remaining at harvest is the main element in oat yield formation for mid-early and mid-season varieties in the Priobskaya Forest-Steppe zone under suitable conditions. Under unfavourable conditions, the productivity of the ear is crucial. The study demonstrates the correlation between structural elements and the biological yield of varieties in contrasting conditions. The influence of stem density on yield in unfavourable conditions was observed in Tubinskiy, Phobos, Tayezhnik, Uran, Anchar, Mustang, and Barguzin. In contrast, it was evident in favourable conditions in varieties like Anchar, Otrada, Korifey, Togurchanin, Krupnozerny, and Kemerovskiy 90. A strong correlation between increased grain weight from the ear and higher yields was found in unfavourable conditions for varieties like Tarskiy 2, Tubinskiy, Otrada, Talisman, Orion, Phobos, Barguzin, Irtish 22, Uran, Pamyati Bogachkova, Altayskiy Krupnozerny, Narymskiy 943, Pegas, and in favourable conditions for varieties like Rovyesnik, Belozerny, Anchar. In both sets of states, a strong correlation was observed in types like Tayezhnik, Novosibirskiy 88, Tulunskiy 19, Irtish 21, Kemerovskiy 90, Korifey, Togurchanin, Sig, Tayezhnik, Krasnoobskiy, Sibiryak, Baykal, Novosibirskiy 5, Mustang, Irtish 13, Togurchanin, Krupnozerny, Sig. The impact of 1000-grain weight on yield was noted in unfavorable conditions for varieties like Krasnoobskiy, Sibiryak, Baykal, Anchar, Oven, Tubinskiy, Sig, Orion, Korifey, Uran, Novosibirskiy 88, Mustang, Togurchanin, Otrada, Altayskiy Krupnozerny, Irtish 21, Egorich, Narymskiy 943, and in favorable conditions for varieties like Novosibirskiy 88, Creol, Irtish 21, Belozerny, Metis, Irtish 13.
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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 | 0,001 |
| 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 ».