APPLICATION OF CLUSTER ANALYSIS TO DETERMINE THE BREEDING VALUE OF LENTILS (Lens culinaris Medik)
Notice bibliographique
Résumé
The article presents the results of a study of agronomic characters of lentil, carried out in the fields of the A.I. Barayev Scientific and production center for grain farming JSC in 2021-2023. The objects of the study were 100 varieties from the genetic collections of lentil from the Institute of Plant Industry, ICARDA and foreign varieties (Turkey, Canada, Bulgaria, Moldova, Ukraine, Belarus). The Shyraily variety was adopted as a standard for large-seeded lentils, and the Krapinka variety – for small-seeded lentils. As a result of the research, sources of certain agronomic characters of lentils in the conditions of the Northern Kazakhstan were identified. Hierarchical clustering of the main components based on important agronomic characters revealed the presence of five groups with different breeding values. The most promising in practical and breeding terms are the samples belonging to the first cluster, which exhibit the highest expression of such quantitative characters as optimal yield and seed weight per plant. The second cluster includes productive and earlymaturing samples, while the samples in the third cluster can be used as sources of high protein content. Lentil samples from the fourth and fifth clusters may serve as promising parent material for the development of new lentil varieties.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».