ОТВЕТНЫЕ РЕАКЦИИ ГЕНОТИПОВ LINUM USITATISSIMUM L. ПРИ ДЕЙСТВИИ РАЗЛИЧНОГО УРОВНЯ ХЛОРИДНОГО ЗАСОЛЕНИЯ
Bibliographic record
Abstract
Отражены результаты тестирования 12 генотипов льна-долгунца (G1-G40) в условиях моделируемого провокационного фона (среда E1, 0,5 Мпа, среда E2, 1 Мпа, среда E3, 1,5 Мпа). Путем проращивания семян в чашках Петри анализировали морфометрические параметры проростков, накопление биомассы с последующим расчетом индекса устойчивости (SI), индекса толерантности (TOL). Выявлены достоверные различия (р>0,05, р>0,01) между сортами по изученному набору признаков. На основании дисперсионного анализа выявлен максимальный вклад генотипа в трех средах (42,1-42,2%, сырая масса корня, сухая масса побега), среды (62,1-42,0%, длина побега, длина корня), взаимодействия генотипа со средой (62,2-43,3%, энергия прорастания, лабораторная всхожесть). К устойчивым генотипам на солевой стресс по индексам (SI) и (TOL) в среде E1 отнесено 8,8-52,2% сортов, в среде E2 – 7,2-34,5%, в среде E3–1,1-11,2%. Комплексной относительной устойчивостью характеризовались сорта Ярок, Hermes, Ottawa 770 B See, Печерский кряж, Дукат, Маяк, Грант, Currong, Томский-16, Томич, Восход, Ива, которые можно рекомендовать в качестве исходного материала для адаптивной селекции льна.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".