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Enregistrement W4410259789 · doi:10.14719/pst.7416

Physiological and biochemical evaluation of peanut (Arachis hypogaea L.) varieties in Andijan, Uzbekistan

2025· article· en· W4410259789 sur OpenAlexfundno aff
Hilola Matniyazova, Mamadaliyeva Nodira Isakovna, S T Yakubjanova

Notice bibliographique

RevuePlant Science Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsAcademy of Sciences Republic of Uzbekistan
Mots-clésArachis hypogaeaBiologyArachisBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigated the physiological and biochemical characteristics of peanut (Arachis hypogaea L.) varieties cultivated in the Andijan region of Uzbekistan. Analysis results revealed that during the flowering phase, the Chinese-275 variety had the highest chlorophyll "a" content in leaves (1.66 ± 0.12 mg/g). In comparison, the Tashkent-112 variety showed the highest chlorophyll "b" content (0.63 ± 0.15 mg/g). The Chinese-275 variety also exhibited the highest carotenoid content (0.65 ± 0.04 mg/g). In the pod formation phase, the Chinese-275 variety again demonstrated the highest chlorophyll "a" content in plant leaves (2.39 ± 0.06 mg/g), the Tashkent-112 variety had the highest chlorophyll "b" content (1.49 ± 0.52 mg/g) and the Chinese-275 variety showed the highest carotenoid content (0.98 ± 0.01 mg/g). In our experiments examining the protein and fat content of peanut (Arachis hypogaea L.) seeds, the Salomat variety exhibited the highest protein content (26.704 ± 0.303 %). The highest fat content was observed in the Mumtoz variety (0.467 ± 0.002 mg/g). These findings

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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