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Enregistrement W6907777619 · doi:10.24412/2309-348x-2022-4-49-57

КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ ОТЕЧЕСТВЕННОГО СОРТА СОИ ЭН АРГЕНТА ПО СРАВНЕНИЮ С СОРТОМ КАНАДСКОЙ СЕЛЕКЦИИ ОАК ПРУДЕНС В УСЛОВИЯХ ЦЕНТРАЛЬНОГО ЧЕРНОЗЕМЬЯ

2022· article· ru· W6907777619 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCyberLeninK (CyberLeninka) · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Identification (biology)Product (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье анализируются результаты двухлетних опытов, проведенных в Щигровском районе Курской области на базе хозяйства ООО “Защитное-Север”. Цель исследований – на примере интенсивных, высокоурожайных сортов индетерминантного типа развития ОАК Пруденс канадской селекции (University of Guelph, Канада) и российской селекции ЭН Аргента (Оригинатор: «ЭкоНива-Семена», Россия) выявить конкурентоспособность отечественного сорта в почвенно-климатических условиях Центрального Черноземья. Определено, что урожайность ОАК Пруденс на 90% зависела от фона минерального питания и на 6% от способа посева (ширина междурядий и норма высева семян). Увеличение фона питания от естественного к среднему и высокому в среднем по вариантам опыта достоверно увеличивало урожайность на 4% и 11%, соответственно. Изменение урожайности сорта российской селекции ЭН Аргента на 96% было обусловлено фоном минерального питания и только на 2% от способа посева (ширина междурядий и норма высева семян). Установлено, что сорт отечественной селекции более отзывчив на повышение уровня минерального питания. При возделывании в одинаковых условиях урожайность отечественного сорта была достоверно выше, чем у канадского сорта на 2,9 ц/га (НСР05 0,8). При увеличении уровня минерального питания содержание белка в двух изучаемых сортах увеличивается, а содержание масла снижается. Содержание протеина было достоверно выше на сорте ЭН Аргента, а сорт ОАК Пруденс отличался большим содержанием масла. Высокая рентабельность производства отмечалась при возделывании сои широкорядно вне зависимости от сорта. В результате проведенных исследований можно сделать вывод, что приоритетное место занял российский сорт ЭН Аргента, который превосходит канадский сорт по урожайности, содержанию в зерне протеина и экономическим показателям. Российский сорт ЭН Аргента является конкурентоспособным в отношении канадского сорта ОАК Пруденс.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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