SCIENTIFIC BASIS OF COTTON SEED GERMINATION IN THE CENTRAL REGION OF UZBEKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
The responses of cotton (Gossypium hirsutum L.) seeds to germination depend upon the point in the germination-through-emergence sequence at which seed environmental conditions conclude to promote germination and seedling development. Temperature and genotype can influence seedling vigor in upland cotton and help identify promising genotypes that could perform well under different temperature extremes. In the presented research, the nature of the development of cotton seeds largely depends on temperature conditions and the growing seasons, which provide information that determines their uniformity based on the thermal regime of germination. The physical and biological diversity of cotton seeds has close relations to the pattern of plant development and the influence of certain environmental factors on them. In the presented study, sowing seeds of three local cotton cultivars, AN-Bayaut-2, Tashkent-6, and Armugon-2, transpired on two dates (April 17 and May 10). The nature of cotton seeds’ development, largely dependent on temperature and growing season and on the thermal regime of their germination, showed different indicators. A discovery revealed that the germination of seeds decreased in areas with later-sown kernels. In terms of germination energy and other physiological functions, the best results were notable in seeds at the lower and middle stages of plant development. The cultivar AN-Bayaut-2 is adaptable to various environmental factors according to seed germination and vegetation period compared with other local cotton varieties, i.e., Tashkent-6 and Armugon-2.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».