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Enregistrement W4416133151 · doi:10.31367/2079-8725-2025-100-5-20-26

Optimization of selection of highly productive winter common wheat genotypes using selection indices

2025· article· W4416133151 sur OpenAlex
S. V. Lyashcheva, Т. Б. Кулеватова, L. N. Zlobina, A. D. Zavorotina

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGrain Economy of Russia · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivitySelection (genetic algorithm)Winter wheatCommon wheatAridGrowing seasonCropSemi-arid climate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the current study was to estimate the informativeness of selection indices based on morphometric indicators and productivity elements of winter common wheat varieties in the Lower Volga region. Field trials were carried out in the selection crop rotation of the FSBSI “FARC of South-East”, Saratov. Climate zone was the Lower Volga region. The objects of the study were 14 varieties and promising lines of winter common wheat harvested in 2023 and 2024. The soil was low-power southern blackearth with solonetz patches; the wheat was sown black fallow. The productivity was recorded in two field repetitions. There were used dispersion and correlation methods of research. There were studied such selection indices as productivity, attraction, prospects, filling, ear potential, linear density of a ear, Mexican, Canadian, Poltava. All indicators were ranked from maximum to minimum. According to weather conditions, 2023 could be called favorable in general, and 2024 unfavorable. High productivity rank was found in the varieties ‘Podruga’, ‘Anastasiya’, ‘Kalach 60’, ‘Zhemchuzhina Povolzhya’ and the line ‘Santa/Kalach 60’. There is a high correlation between grain productivity and productivity index. Under unfavorable growing conditions, there have been also selected high-attraction varieties. In both years of research, one could rely on the productivity indices and attraction. Under more favorable conditions, selection could also be concentrated on indices of prospects, ear potential and filling. Such indices as Poltava, Canadian, linear density, plant productivity should be taken into account in arid conditions, since it is problematic to rely on them in favorable conditions. When analyzing the average rating estimation for selection indices for two years, there were identified 5 groups of variety samples according to the time of their development and plant height. Similar ranking schemes for the studied forms of winter wheat, with some changes, were obtained both in a favorable and an arid year. Thus, based on the experimental data, there can be argued that the use of selection indices in a complex, relying on the identified correlations with productivity, will give a positive result in breeding.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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