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Enregistrement W4403767726 · doi:10.32634/0869-8155-2024-387-10-96-103

Using breeding indices for evaluating collection samples of spring barley Hordeum vulgare L.

2024· article· en· W4403767726 sur OpenAlexaboutno aff
D. A. Bazyuk, A. A. Belozerova, Н. А. Боме

Notice bibliographique

RevueAgrarian science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHordeum vulgareSpring (device)BiologyAgronomyPoaceaeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents experimental data on determination of adaptive properties and productivity of Hordeum vulgare L. ssp. distichon (L.) Körn. and H. vulgare L. ssp. vulgare samples of different ecological and geographical origin on the basis of breeding indices. Under contrasting conditions of the growing seasons, 2022 and 2023, 35 samples were studied for elements of grain productivity (ear length, number of grains in the ear and their weight, plant height). The field study was carried out at the experimental site of the biostation University of Tyumen “Lake Kuchak” (Nizhnetavdinsky District, Tyumen Province). The evaluation of productivity in the relationship “genotype — environment” showed that the following breeding indices are the most informative: Canadian, Mexican, linear ear density, plant productivity. On the basis of point ranking on the complex of indices, the best samples were: Zernogradsky 813, k-30453, Abalak, k-31201, Russia; Knezsa 65, k-22809, Hungary (var. erectum, nutans); Rokkaku-yabane, k-10986, Japan (var. brachyatherum). Higher yields were obtained under relatively favorable growing conditions in 2022, up to 439.8 g/m2 for double-row and up to 454.8 g/m2 for multi-row barley accessions; under stress conditions, up to 455.4 and 218.1 g/m2, respectively. Under stress conditions in 2023 compared to 2022, the multi-row barley samples showed an increase in the strength of correlation of yield with Canadian index (r = 0.73), plant productivity index (r = 0.66), linear ear density index (r = 0.58), Mexican index (r = 0.52). Two-row samples showed weaker correlation of yield with these indices. The exception was the Mexican index, characterized by a stable correlation coefficient over the years (r = 0.35).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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