PRODUCTIVITY OF ALFALFA VARIETIES AND NUTRITIONAL VALUE OF THE RESULTING FEED IN THE CONDITIONS OF THE REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN
Notice bibliographique
Résumé
Alfalfa is one of the ancient crops cultivated by man. In many countries of the world it is called the queen of herbs and research in the direction of increasing its productivity is always highly relevant. The purpose of the research (2022–2024) is to assess the forage productivity of alfalfa varieties that can reveal their potential in the conditions of the Ufimskaya OS of the Ufa Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences located in the southern forest-steppe zone of the Republic of Bashkortostan. The object of the study is the following varieties of variable alfalfa of Russian and foreign selection: Pamyati Yenikeeva (Bashkortostan), Anchor (Canada), Gladiator (USA), Bagira and Krasnodarskaya rannyaya (Krasnodar region), Progress (USA), 3384 (Turkey), Media and Krasnokutskaya variegated hybrid (Saratov region), 19790 (China), Manychskaya (Rostov region), Pestraya 57 (Orenburg region), Lada (Moscow region), Pavlovskaya variegated (Voronezh region). The zoned variety Galiya was used as a standard (st). As a result of the research, promising varieties of alfalfa were identified, characterized by high productivity and quality of forage mass. The Krasnokutskaya variegated hybrid and Anchor varieties significantly exceed the standard, exceeding the green mass yield by 19.9 % and 19.4 %, while the protein content was higher by 2.66 % and 2.73 %, respectively. Particularly noteworthy are the varieties distinguished by early flowering and a high number of seeds per pod – Pestraya 57 (the average number of seeds per pod is 5.6 pcs.); Media and Bagira (5.4 seeds per pod); Pamyati Yenikeeva (4.6 seeds per pod); Manychskaya (4.4 seeds per pod). These varieties are of particular interest for the northern forest-steppe zones of Bashkortostan, where the short growing season does not allow the use of late-ripening alfalfa varieties. A positive correlation was established between the green mass yield, the amount of precipitation (r = 0.493) and GTC (r = 0.461). A weak negative correlation was found between the yield of green mass and the average daily temperature regime (r = –0.282).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».