Nghiên cứu các loại giá thể nhân nhanh giống sắn kháng bệnh khảm lá (HN1) trong nhà màng tunnel tại tỉnh Đắk Lắk
Notice bibliographique
Résumé
Nhằm đảm bảo nâng cao tiêu chuẩn và chất lượng cây giống trước nhu cầu cấp thiết về nhân nhanh giống sắn kháng bệnh khảm lá để cung cấp cho thị trường sản xuất trong giai đoạn hiện nay, nghiên cứu này được tiến hành nhằm đánh giá ảnh hưởng của các công thức giá thể khác nhau đến sinh trưởng của cây con giống sắn HN1 được nhân nhanh từ hom trong nhà màng Tunnel, từ đó xác định được công thức giá thể phù hợp nhất cho sự phát triển của cây con trong điều kiện thí nghiệm. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tỷ lệ nảy mầm ở các công thức xử lý giá thể đạt từ 94,53% đến 98,40%. Ở tất cả các công thức giá thể, giai đoạn cắt chuyển cây con sang bầu ươm (giai đoạn 35 ngày sau trồng), chiều cao cây con đạt từ 40,33 cm - 44,67 cm, số lá trên cây con đạt từ 12,33 lá đến 17,00 lá, đường kính thân cây con đạt 4,60 mm - 4,97 mm. Đồng thời, tỷ lệ cây con nhiễm sâu bệnh hại thấp ≤ 1,6% được ghi nhận ở tất cả các công thức. Kết quả này cho thấy, giá thể dùng trong nghiên cứu này có thể đảm bảo cho cây sắn sinh trưởng phát triển tốt, đạt được tiêu chuẩn làm giống của cây con. Trong đó, nghiên cứu này đã xác định được sử dụng công thức giá thể với 70% cát + 30% sỏi ở độ dày 40 cm là công thức chiếm ưu thế nhất, có tác dụng nâng cao chất lượng cây con giống sắn so với các công thức giá thể khác khi nhân nhanh giống sắn kháng bệnh khảm lá HN1 trong nhà màng Tunnel tại Đắk Lắk.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,128 | 0,027 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».