Bucak Ekolojik Koşullarında İtalyan Çimi (Lolium multiflorum L.) Çeşitlerinin Bazı Verim ve Kalite Unsurlarının Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırma, dokuz farklı italyan çimi çeşidinin bazı verim ve kalite özelliklerini incelemek amacıyla 2019-2020 yılı vejetasyon döneminde Burdur ili Bucak ilçesinde yürütülmüştür. Deneme, tesadüf blokları deneme desenine göre üç tekerrürlü olarak kurulmuştur. Araştırmada Medoacus, Reis, Rambo, Trinova, Alberto, Baqueno, Devis, Efe-82 ve Bigboss isimli italyan çimi çeşitlerinin, ana sap uzunluğu, ana sap kalınlığı, yeşil ot verimi, kuru ot verimi, ham protein oranı, ham protein verimi, ADF ve NDF oranları araştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, italyan çimi çeşitlerinin ana sap uzunlukları 100.00-107.33 cm, ana sap kalınlıkları 2.53-3.95 mm, yeşil ot verimleri 3108-5550 kg da-1, kuru ot verimleri 1147.25-1634.43 kg da-1, ham protein oranları %11.23-15.47, ham protein verimleri 152.93-219.77 kg da-1, ADF oranları %33.51-36.61 ve NDF oranları %58.31-62.22 arasında bulunmuştur. Çeşitlerin ana sap kalınlıkları, yeşil ot verimleri, ham protein oranları, ADF ve NDF oranları arasındaki farklılıklar %1 düzeyinde önemli bulunurken, kuru ot verimleri ve ham protein verimi ortalamaları arasındaki farklılıkların %5 düzeyinde önemli olduğu tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda en yüksek yeşil ot verimi, kuru ot verimi ve ham protein oranı Sorge, Rambo, Trinova çeşitlerinden elde edilmiş, ADF ve NDF değerleri bakımından ise en düşük değerler Notion ve Efe 82 çeşitlerinde tespit edilmiştir.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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".