Yield and fat content in oil flax seeds under the conditions of the Northern Trans-Urals
Notice bibliographique
Résumé
Oil flax is a valuable agricultural crop that is widely used in industry. Technical oil and cheap vegetable protein for livestock production are obtained from it, which makes it a valuable feed crop for the production of oilcake and presscake. The purpose of the work was to study collection samples of oil fl ax in the forest-steppe zone of the Northern Trans-Urals, to identify the best in terms of yield and fat content. It was revealed as a result of the research that some samples of oilseed fl ax from the world collection of All-Russian Institute of Plant Growing have high adaptability to the conditions of the forest-steppe zone of the Northern Trans-Urals. These samples are characterized by high yield, as well as a high amount of oil in the seeds. Thus, the use of these samples in breeding work will make it possible to create new varieties of oil fl ax that meet modern production requirements. As a result of the research, Russian varieties were identifi ed that were distinguished by high productivity such as Voronezhsky 1308/138, VIR 1650, Sibirsky 397, and August. Some varieties of imported selection such as Micael (France), Omega amd Prairie Blue (Canada), Chibik (Chibis, Ukraine) and BaYaNo 7 (China), their yield varied at the level of 210–247 g/m2. The highest fat content in seeds was in the following varieties: BaYaNo 12 and BaYaNo 7 (China) – 50,7 and 47,5 %, August (Russia) – 47,5 %, Bakhmalsky 1056 (Uzbekistan) – 47,6 %. The selected varieties are recommended for use in practical selection and production on the soils of the Northern Trans-Urals region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».