Impact of New Varieties on the Yield and Quality of Wheat, Oats, and Sudangrass in North-Eastern Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores breeding and seed production in Northeastern Kazakhstan, specifically focusing on the introduction of new wheat, oats, and Sudangrass varieties by LLP "Pavlodar Agricultural Experimental Station".The research, conducted across 16 experimental sites in various districts of Akmola, North Kazakhstan, Karaganda, Pavlodar, and Kostanay regions, used standard field and laboratory methods to enhance agricultural yields and bolster food security in the region.The varieties of spring wheat (Anel-16 and Ertis 7), oats (Ertis samaly and Mirny), and Sudangrass (Dostyk 15) were investigated.The yield of crops, the weight of 1000 seeds, the protein and gluten content in wheat and oat grains, and the yield of normalised dry matter in the harvest of Sudangrass are determined.Variance and correlation analysis are used for statistical processing.The influence of weather conditions (average daily air temperature, precipitation amount, and Selyaninov hydrothermal coefficient for the growing season 2017-2019) on crop development and protein content in wheat and oat grains, and the herbage of Sudangrass have been established.The most favourable areas of cultivation of the varieties of agricultural crops are indicated.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».