IMPROVEMENT OF TECHNOLOGY FOR ADAPTATION OF PLANT MICROCLONES TO EX VITRO CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
Перспективным методом получения высококачественного посадочного материала растений является метод клонального микроразмножения, который широко применяется в промышленных масштабах в Нидерландах, Италии, Канаде, Польше, Эквадоре и других странах мира для размножения сельскохозяйственных, цветочных, плодовых и других растениях. В Российской Федерации исследования в этом направлении, как правило, проводятся в лабораторных условиях, и только для некоторых плодово-ягодных культур, а также для картофеля, предлагаемые технологии размножения растений в условиях in vitro, имеют коммерческое применение. A promising method for obtaining high-quality planting material is the clonal micropropagation method, which is widely used on an industrial scale in the Netherlands, Italy, Canada, Poland, Ecuador and other countries of the world for the propagation of agricultural, flower, fruit and other plants. In the Russian Federation, research in this direction is usually carried out in laboratory conditions, and only for some fruit and berry crops, as well as for potatoes, the proposed in vitro plant propagation technologies are commercially applicable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».