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Enregistrement W4389955731 · doi:10.1088/1755-1315/1284/1/012022

Assessment of soybean raw material in regard to plant adaptability in the climatic conditions of the Middle Volga Region

2023· article· en· W4389955731 sur OpenAlexaboutno aff
А. В. Казарина, И.С. Абраменко

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityHumusChernozemProductivityAgronomySteppeRaw materialGeographyForest steppeEnvironmental scienceSoil waterBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ecological flexibility, stability, and adaptability of the “seed weight per plant” trait of soybean raw materialwere assessed in the forest-steppe conditions of the Middle Volga Region. The most valuable varieties for use in the breeding process for this trait were selected. The experimental work was carried out in 2019—2021. In total, 14 soybean varieties of various ecological and geographical origins were assessed. The regionalized agricultural variety of local selection, Yuzhanka, was set as the standard. The soil at the experimental plot was represented by typical medium-humus, medium-thick, medium-clay chernozem. The humus content was 5.8—6.9%, the content of mobile forms of phosphorus, 133.6—156.5 mg/kg, exchangeable potassium, 154.0—180.0 mg/kg. In 2019—2021, in the forest-steppe of the Middle Volga Region, average individual productivity of soybean plants was 7.47—12.17 g. The highest individual seed productivity was registered in the varieties 680-11 (Ukraine), 422 (Kazakhstan), OX 299 (Canada), L-60/2018 and Nika (Russia), exceeding the standard by 4.97—5.43 g. The lowest total rank was found for varieties 422 (Kazakhstan) – 23, Nika (Russia) – 28, Gessener (Yugoslavia) – 28, L-59/2018 (Russia) – 29 , OX 299 (Canada) – 31, and 680-11 (Ukraine) – 34, while the standard variety refers to 72. These varieties are promising raw material for developing soybean varieties with high productivity potential due to the effective use of the soil and climatic conditions of the region and resistance to dominant environmental stress factors.

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)0,000
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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