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Enregistrement W1946529371 · doi:10.4141/cjps2012-032

A retrospective look at short-season soybean cultivar development in Ontario

2012· article· en· W1946529371 sur OpenAlexaffvenueabout
Elroy R. Cober, H. D. Voldeng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarYield (engineering)Growing seasonHorticultureBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cober, E. R. and Voldeng, H. D. 2012. A retrospective look at short-season soybean cultivar development in Ontario. Can. J. Plant Sci. 92: 1239–1243. Canadian soybean production has increased from about 63 000 ha in 1951 to 1.2 million ha in 2006 with expansion from southern Ontario to shorter season areas. From 1971 to 2000, soybean production in Ontario increased sixfold. Using annual reports from 1971 to 2000 of short-season trials in Ontario, we found that the number of reported cultivars remained between three and five until 1984 when the number of cultivars started to increase at the rate of about 2.5 yr −1 . The amount of time that cultivars remained in the reports has declined from 12 to 4 yr on average over the 30-yr period. Long-lived cultivars, however, were developed throughout the period including: Hardome, Merit, Evans, Maple Arrow, Bicentennial, Maple Glen, KG 41, OAC Eclipse, 9071, OAC Bayfield, PS 36, and S03-W4. Over the 30-yr period of cultivar testing, short-season seed yield increased about 600 kg ha −1 , while mean time to maturity decreased about 10 d. During the same time, mean Ontario commercial seed yields increased about 750 kg ha −1 . Over the 30-yr period, the number of short-season cultivars in annual reports increased 36-fold, while provincial yield increased only 1.4-fold. If the number of cultivars in annual reports is an indication of breeding effort, large research investments may be necessary to increase future yield improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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