Effect of sowing time on fibre yield and chemical composition of flax genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Flax is an important industrial crop known for its high-quality fibres and various applications in textiles, composites, pulp and paper, and other industries. This study investigates the impact of sowing time and phenological stages on fibre yield and chemical composition of different flax genotypes. Four genotypes: BARI Tishi-1, BD-10708, Canada and China were grown under various sowing times, and fibre yield, cellulose, lignin, hemicellulose and extractives were evaluated. Sowing on November 16 produced the highest fibre yield, with early sowing leading to reduced yield. Analysis of chemical composition at flowering and post-flowering stages revealed significant variation in cellulose, lignin, hemicellulose, and extractive contents across genotypes. BARI Tishi-1 and China demonstrated high and stable α-cellulose levels, particularly in later plantings and post-flowering stages. However, Canada had high extractive and hemicellulose contents. The findings underscore the importance of optimizing sowing time to maximize fibre yield and quality, which is essential for meeting industrial standards and improving the economic value of flax. Bangladesh J. Sci. Ind. Res. 60(1), 45-52, 2025
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».