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Enregistrement W1969156154 · doi:10.2134/agronj2013.0295

Evaluation of Wheat Cultivars to Test Indirect Selection for Organic Conditions

2014· article· en· W1969156154 sur OpenAlexafffundabout
H. A. Pswarayi, Hiroshi Kubota, Heather E. Estrada, Dean Spaner

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCultivarOrganic farmingAgronomyYield (engineering)Selection (genetic algorithm)TraitBiologyPlant breedingEnvironmental scienceAgricultureEcologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is debate regarding direct or indirect selection for organic conditions. Our objective was to evaluate the progress of indirectly selecting organic cultivars in conventional environments. Canadian spring wheat ( Triticum aestivum L.) cultivars, developed for conventional environments from 1885 to 1999 and from 1975 to 2009, respectively, were grown in two separate experiments to assess progress of yield and associated agronomic traits due to breeding. The first experiment evaluated 27 cultivars in organic and conventional conditions for 3 yr (2002, 2003, and 2004), on three sites in western Canada. In the second experiment, eight cultivars were evaluated in organic conditions in 2010 and 2011 at the University of Alberta, Canada. The first experiment showed that breeding had improved yield and most associated traits only in conventional systems and a few associated traits in organic conditions. The second experiment showed that breeding had made significant improvements in yield and test weight in organic conditions. This study suggests that with sufficient quality and disease resistance criteria in place for the breeding of wheat in conventional environments, it may be possible to concomitantly improve wheat yield destined for organic growing conditions. However, fewer associated traits showed significant improvement in organic conditions and improvement rates were lower than in conventional conditions. This suggests that optimizing trait performance in organic conditions should include organic conditions during breeding and selection.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,488

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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