Nghiên cứu các loại giá thể nhân nhanh giống sắn kháng bệnh khảm lá (HN1) trong nhà màng tunnel tại tỉnh Đắk Lắk
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.128 | 0.027 |
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".