ASSESSMENT OF PLATE LENTIL SAMPLES BY ECONOMIC AND BIOLOGICAL INDICATORS
Notice bibliographique
Résumé
The studies were conducted in 2021-2023 in Omsk region to evaluate samples of plate lentils of domestic and foreign selection and to identify sources of economically valuable indicators. The material for the study was 32 samples of large-seeded lentils, the standard being the mid-early Aida variety. The soil of the site is meadow-chernozem, medium-deep, low-humus, medium loamy with an environment close to neutral reaction (pH 6.5). In 2022 slightly arid climatic conditions were noted (HTC = 1.02), in 2021 and 2023 - very arid (HTC = 0.68 and HTC = 0.75, respectively). The preceding crop is spring wheat. Under conditions of significant influence (66.2…74.6 %) of weather conditions, the best samples in terms of a set of economic and biological characteristics were identified: k-2692 (Russia, Penza region), Rozovosemyannaya (Russia, Penza region), Sovereing (Canada), Shyraily (Kazakhstan), Anfiya (Russia, Penza region), Glamis (Canada), Penzenskaya 14 (Russia, Penza region), k-2980 (Russia, Leningrad region). The distinguished samples were distinguished by the shortest, in comparison with the standard, duration of the vegetation period by 5…9 days. They also produced, compared to the standard, a significantly higher (p≤0.05) number of beans per plant (by 9...16 pcs.), seed weight per plant (by 203.8...228.8 %), and 1000-seed weight (by 11.31…13.14 g). In addition, they demonstrated a significant superiority over the standard in protein content – 1.60...1.82 %, fat – 0.35...0.37 %, ash – 0.59...0.66 %, fiber – 0.25...0.3 %, and NEV – 0.89...0.98 %. The bean length was at the standard level (17 mm), the average seed diameter was 7 mm, the peel color was predominantly green, and the seeds cooked well (40…60 minutes). It is advisable to use these samples in the region as sources of valuable traits for breeding high-yielding varieties of lentils.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».