Patterns and processes in crop domestication: an historical review and quantitative analysis of 203 global food crops
Notice bibliographique
Résumé
Summary Domesticated food crops are derived from a phylogenetically diverse assemblage of wild ancestors through artificial selection for different traits. Our understanding of domestication, however, is based upon a subset of well‐studied ‘model’ crops, many of them from the Poaceae family. Here, we investigate domestication traits and theories using a broader range of crops. We reviewed domestication information (e.g. center of domestication, plant traits, wild ancestors, domestication dates, domestication traits, early and current uses) for 203 major and minor food crops. Compiled data were used to test classic and contemporary theories in crop domestication. Many typical features of domestication associated with model crops, including changes in ploidy level, loss of shattering, multiple origins, and domestication outside the native range, are less common within this broader dataset. In addition, there are strong spatial and temporal trends in our dataset. The overall time required to domesticate a species has decreased since the earliest domestication events. The frequencies of some domestication syndrome traits (e.g. nonshattering) have decreased over time, while others (e.g. changes to secondary metabolites) have increased. We discuss the influences of the ecological, evolutionary, cultural and technological factors that make domestication a dynamic and ongoing process. Contents Summary 29 I. Introduction 30 II. Key concepts and definitions 30 III. Methods of review and analysis 35 IV. Trends identified from the review of 203 crops 37 V. Life cycle 38 VI. Ploidy level 40 VII. Reproductive strategies 42 VIII. The domestication syndrome 42 IX. Spatial and temporal trends 42 X. Utilization of plant parts 44 XI. Conclusions 44 Acknowledgements 45 References 45
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».