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Enregistrement W4390398287 · doi:10.30835/2413-7510.2023.293891

Залежність інтенсивності наливу зерна та вологовіддачі від цінних господарських ознак кукурудзи

2023· article· en· W4390398287 sur OpenAlexaboutno aff
Yu. O. Bibel, Л. М. Чернобай

Notice bibliographique

RevuePlant Breeding and Seed Production · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRipenessRipeningMoistureWater contentHorticultureAgronomyBiologyEnvironmental scienceMaterials scienceComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To analyze the dependence of the corn grain filling intensity and moisture-yielding ability of corn grain on morphological and economic characteristics in each ripeness group of corn lines. Material and Methods. The study was carried out in the Laboratory of Introduction and Preservation of Plant Genetic Resources and the Laboratory of Corn Breeding and Seed Production of the Yuriev Plant Production Institute of NAAS in 2017-2019. The accessions were sown by the standard method in two-row plots of 9.8 m2 in three replications. The reference accessions were placed after every 20 plots: early ripening - F2 line; medium-early – UKh 52; medium-ripening - DS 103, UKhS 126, and SO 125; medium-late - А 619, Kharkivska 215, and KhА 408. During the growing period, the accessions were evaluated in the field 24 times for typicality. In the laboratory, the grain moisture was determined thermogravimetrically four times for each line during its ripening period, every ten days, starting on day 30 after pollination. For comparison, the moisture content in grain was also determined in the field using an AVD 6100 needle moisture meter for wood. Results and Discussion. Lines with the maximum yield of moisture per day were selected: six medium-early lines (LPL 79 A, UKhK 5, UChS 85, UKhK 590, UChS 85, SL 73-85-2 (Ukraine), СО 190 (Canada), and B 267 (Russia)), 24 medium-ripening lines (of them, 20 lines were bred in Ukraine; one line is from Russia (B 321), and three lines are from the USA (W 83, A 619, and B 143)), and 25 medium-late lines (20 Ukrainian lines (UKhK 472, KhLH 78, LNAU 18, ОV 1248, UKh 804, and others), two Russian lines, 1 Kazakhstanian line, and 1 line from the USA). We noted the dependences of the grain filling intensity, moisture release during ripening, and grain drying rate on morphobiological and so-called "specific" characteristics (peduncle length, sheath number, density of sheath adhesion to the ear, grain consistency). Corn lines with intensive grain filling and a set of valuable economic features were distinguished. Having studied inbred corn lines, we found a strong positive correlation between dry matter accumulation and performance (r = 0.90) and moderate positive correlations between dry matter accumulation and kernel number per ear (r = 0.45), between dry matter accumulation and plant height (r = 0.40), and between dry matter accumulation and ear attachment height (r = 0.39). Conclusions. The best lines were selected in each group of ripeness according to the intensity of moisture egress from grain and valuable economic characteristics. In the medium-early group, eight best lines were selected. However, only 6 lines had good economic characteristics. Most of the medium-early lines were superior to the reference accession, UKh 52, in terms of performance and thousand kernel weight. In the medium-ripening group, 24 best lines were selected in comparison with UChS 126 (reference accession).

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)0,001
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 enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,160 · 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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