Hibrid Mısır Çeşitlerinin Koçan Özellikleri ve Tane Kalite Kriterleri
Bibliographic record
Abstract
Mısır bitkisinin yabancı tozlanan bir bitki olması, melez tohumluk üretiminde sürekliliği oluşturmaktadır. Sürekli yeni hibrid çeşitlerinin piyasaya arzı, bölge koşullarında denenmesini gerektirmektedir. Bu amaçla, Kahramanmaraş koşullarında 2016 yılı ikinci ürün sezonunda, Tavascan, Motri, Calgary, Sancia, P.573, P.32T83, Hydro, Performer, Capuzi, 72MAY80, Simon, Macha, PL 712, Torro, Bolsan, KB 5562, KB 3961 hibrid mısır çeşitleri kullanılarak koçan özellikleri ve tane kalite kriterleri araştırılmıştır. Araştırma 3 tekerrürlü olarak tesadüf blokları deneme desenine göre yürütülmüştür. Hibrid mısır çeşitlerinin koçan püskülü çıkış süresinin 52.0 - 59.0 gün, koçan yüksekliği 53.7 - 89.7 cm, uzunluğu 16.9 - 22.2 cm, koçan çapının 43.5-49.5 mm, koçanda sıra sayısının 14.5 - 16.9 adet, koçan sırasında tane sayısının 31.6 - 45.0 adet, koçan tane ağırlıkları 114.8 - 219.6 g, tane oranları % 84.1 -89.5, bin tane ağırlıkları 274.0 - 383.9 g, tanede protein oranı % 7.6-9.6, nişasta oranları % 65.5-69.6, yağ oranları % 2.4-3.5 arasında değiştiği tespit edilmiştir. Çeşitler arasında tüm incelenen özellikler yönünden 0.01 düzeyin istatistiksel önemli farklılığın olduğu kaydedilmiştir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.016 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".