EVALUATION OF ECONOMIC CHARACTERS OF SOYBEAN VARIETIES UNDER THE CONDITIONS OF THE FOOTHILL-STEPPE ZONE OF EAST KAZAKHSTAN
Notice bibliographique
Résumé
Half of the world’s plant protein consumption is made up of soy proteins. The cost of soy protein is several times lower than protein of animal origin. A third of the vegetable oil consumed by humans in the world is soybean oil. More than 400 types of food products are produced from soybean grains. The rapid development of the soybean growing and processing industry predetermines the expansion of commercial seed production volumes. This may be achieved by introducing highly productive commercial soybean varieties into other regions. This paper discusses the research findings on economic characters of 38 soybean varieties developed in Kazakhstan, Russia, Ukraine, Belarus, Germany, Canada and China under the conditions of the foothill-steppe zone of East Kazakhstan. The experiments were carried out under rainfed conditions. The length of the growing season and the yield formula of the varieties were determined. The indices of the protein and oil content in the seeds were evaluated. Regarding the length of the growing season, the varieties belong to the ultra-early ripening, very early ripening and early ripening groups. All studied varieties ripen under the conditions of the foothill-steppe zone of East Kazakhstan. Significant gains of 0.24-0.89 t ha of seed yields over the control were obtained from the following varieties: Vostochnaya krasavitsa, Tanais, Korsak, Saska, L. Viz, VNIIS-1, Dauriya, and Oressa. The lowest yields were obtained from the following varieties: Kharbin, L-N-S, Altom, Kofu, and Sibiryachka. The highest protein content in seeds was found in the varieties Alua - 39.4% and Vostochnaya krasavitsa - 39.0%. Protein content from 37.3 to 36.0% was found in the following varieties: Oressa, Ros, Pripyat, Volma, Lybid, Garmoniya, L-S-6, Sibiryachka, Zolotistaya, Soer 4, Daneliya and Saule. In the varieties Birlik KV, Vostochnaya krasavitsa, Alua, Lidiya, Dauriya, Soer 4, Amurskaya 401, L-S-6, Skulptor, Sunrise, Lybid, Desna, Tanais and Korsak, the thousand-seed weight was above 140 g. The largest seed weight was found in the varieties Korsak - 184.3 g and Tanais - 177.3 g.
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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) | 0,000 | 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 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 ».