EVALUATION OF VARIETIES OF SPRING SOFT WHEAT BY GRAIN QUALITY INDICATORS IN THE CHANGING CONDITIONS OF THE MIDDLE VOLGA REGION
Notice bibliographique
Résumé
The research was conducted in 2019-2021 in the forest-steppe zone of Samara region. The purpose of the research is to screen samples of the world collection of spring soft wheat according to grain quality indicators in the conditions of the Middle Volga region to identify sources valuable for breeding. The soil of the site is typical low-humus medium-sized light clay chernozem. Meteorological conditions differed by years and from the long-term norm, but were generally characterized as arid. The hydrothermal humidification coefficient was 0.48 in 2019, 0.52 in 2020, 0.39 in 2021, and 0.73 for many years. The object of research is 130 samples of different ecological and geographical origin, single repetition, standard - zoned variety Tulaykovskaya Nadezhda. Grain quality indicators were evaluated according to the methodology of the State Commission for Variety Testing and the current National standards of the Russian Federation. According to the results of the research, varieties of spring soft wheat with high values of quality indicators were identified. According to physical properties – grain nature (831...864 g/l) and vitreousness (80...89 %), the following varieties were distinguished: Kinelskaya Niva, Kinelskaya Yubileynaya, Kinelskaya 2020 (Kinel), Tulaykovskaya 116, Ekada 113 (Bezenchuk), Burlak, Ulyanovskaya 105 (Ulyanovsk), Saratovskaya 73, Saratovskaya 74, Liniya 666, Albidum 28 (Saratov), Orenburgskaya 23 (Orenburg), Stepnaya Volna (Altai region). The samples exceeded the standard by 1...34 g/l and 1...10%, respectively. According to technological properties, high protein content (17.40...20.56%) and gluten (40.13...49.26 %) were noted varietals: Kinelskaya 59, Erythrospermum 5289 (Kinel), Sibirskiy Alyans, Stepnaya Niva (Altai region), Novosibirskaya 15, Novosibirskaya 31, Novosibirskaya 41, Polyushko (Novosibirsk), Omskaya 37, Omskaya 38, OmGAU 100, Sigma (Omsk), Balkysh (Tatarstan), Nikon (Ulyanovsk), Gunner (Canada), Long Fu 13 (China), Digana (Switzerland). The excess over the standard was 1.88...5.04% and 4.13...13.26%, respectively. The selected cultivars are recommended to be used in the breeding process as parent forms to create varieties with high grain quality indicators.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».