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Enregistrement W6941048150 · doi:10.1139/cjps2012-102

The effect of the environment on the grain colour and quality of commercially grown Canada hard white spring wheat, Triticum aestivum L. ‘Snowbird’

2013· article· en· W6941048150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrain qualityCultivarWheat grainWhite (mutation)Cereal grainSpring (device)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lukow, O. M., Adams, K., Suchy, J., DePauw, R. M. and Humphreys, G. 2013. The effect of the environment on the grain colour and quality of commercially grown Canada hard white spring wheat, Triticum aestivum L. ‘Snowbird’. Can. J. Plant Sci. 93: 1-11. One of the main advantages of hard white wheat is its lighter grain colour, which can produce visually appealing lighter-coloured end-products. However, grain colour variation can be a concern due to a lack of consistency. This study was carried out to determine the effect of the environment on commercially grown hard white wheat grain colour and wheat grading. More than 1100 samples of the cultivar Snowbird were collected from elevators across western Canada during the 2003 to 2007 crop years. Grain and wholemeal colours were recorded using the CIE L* a* b* scale. Samples were analyzed for grain properties including dimensions, hardness and protein content. Variation in grain colour was mostly attributed to annual fluctuations in climatic conditions (71-79%) and agro-climates (13-18%). Grain ranged in colour from white and bright to dark grey-red. Grain brightness was very highly correlated with grain yellowness. Grain a* and b* were inversely related to grade indicating that higher quality grain was redder and more yellow than lower grades. Warmer and drier environments showed reduced grain yields but produced on average better quality grain with higher protein content.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,074 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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