Productivity and quality of seeds of collection samples of oil flax
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The purpose of the study is to study samples of oilseed flax from the VIR collection, to identify the most promising for the conditions of the Northern Trans-Urals. Methods. Field experiments, observations and records were carried out according to VIR methods. The fat content in the seeds of flax varieties was determined using an AMB-1006M NMR analyzer. Results. As a result of studying 31 samples of the oilseed flax collection, the most productive ones were identified: k-5831 VIR 1650 (265 g/m2), k-5579 Voronezhskiy 1308/138 (261 g/m2), k-8409 Kinel’skiy 2000 (248 g/m2), k-8799 Avgust (241 g/m2) from Russia; k-6056 Bakhmal’skiy 105 (243 g/m2) from Uzbekistan; k-8606 Omega (241 g/m2) from Canada; samples with a high mass of 1000 seeds: k-8218 Micael (8.84 g) from Canada; k-8799 Avgust (8.70 g); k-8158 Sokol (8.64); k-5831 VIR 1650 (8.61 g); k-5579 Voronezhskiy 1308/138 (8.42 g) from Russia; samples with a high oil content in seeds: k-8729 Ba Ya No. 12 (50.6 %) from China; k-8799 Avgust (49.2 %) from Russia; k-6056 Bakhmal’skiy 1056 (47.6 %) from Uzbekistan; k-8610 McBeth (46.8 %) from Canada; k-7964 Rucheek (46.7 %), k-5579 Voronezhskiy 1308/138 (46.7 %), k-8158 Sokol (46.6 %), k-6986 Sibirskiy-397 (46.6 %) from Russia. Promising for use in breeding programs when creating new varieties of oilseed flax in the region can be considered samples characterized by high and elevated indicators of such important economic characteristics as yield, weight of 1000 seeds and oil content in seeds: Voronezhskiy 1308/138, Avgust, VIR 1650, Sibirskiy-397 from Russia, Oliver from France.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».