MétaCan
Menu
Back to cohort

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

2022· article· ru· W6907777619 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCyberLeninK (CyberLeninka) · 2022
Typearticle
Languageru
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProcess (computing)Identification (biology)Product (mathematics)

Abstract

fetched live from 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.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.426
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.005
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0060.003
Research integrity0.0030.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.004

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCyberLeninK (CyberLeninka)Same topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207