University of Adelaide National Sodic field trial reference dataset for GRDC Machine Learning Project- UOA2002-007RTX. ...

David, Rakesh ; Schilling, Rhiannon

The University of Adelaide, 2024

unknown

The collection includes raw and processed data for machine learning compliance. Includes data from the National Sodic Field Trials - 16 wheat varieties grown at two sites with sodic subsoils - Mallala and Roseworthy (368 plots), spanning 2017-2019. Raw data available as excel includes soil cores information, grain yield, biomass, plant physiology, tolerance sensitive traits, genetic markers. In addition to the raw data the collection includes pre-processed versions of the dataset compliant with machine learning analytics. UA and External funding agency data collection. Please contact Rhiannon Schilling (PIRSA-SARDI) Rhiannon.Schilling@sa.gov.au to request access to data ...

Titel:	University of Adelaide National Sodic field trial reference dataset for GRDC Machine Learning Project- UOA2002-007RTX. ...
Autor/in / Beteiligte Person:	David, Rakesh ; Schilling, Rhiannon
Link:	https://doi.org/10.25909/19246104 https://doi.org/10.25909/19246104.v210.25909/19246104 https://adelaide.figshare.com/articles/dataset/University_of_Adelaide_National_Sodic_field_trial_reference_dataset_for_GRDC_Machine_Learning_Project-_UOA2002-007RTX_/19246104/2
Veröffentlichung:	The University of Adelaide, 2024
Medientyp:	unknown
DOI:	10.25909/19246104.v2
Schlagwort:	Agronomy Crop and pasture improvement incl. selection and breeding
Sonstiges:	Nachgewiesen in: BASE Sprachen: unknown Collection: DataCite Metadata Store (German National Library of Science and Technology) Document Type: dataset Language: unknown Rights: Content restricted ; https://www.adelaide.edu.au/library/restricted-access

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