Study of Pea Accessions for Development of an Oilseed Pea
Notice bibliographique
Résumé
Global interest in stable energy resources coupled with growing demand for bio-oils in various conventional and arising industries has renewed the importance of vegetable oil production. To address this global interest, oilseed production has been increased in recent decades by different approaches, such as extending the cultivation area of oil crops, or breeding and growing genetically modified plants. In this study, pea (Pisum sativum L.) accessions were screened for lipid content using a rapid extraction method. This method quantifies lipid concentration in pea seeds and was developed by assessing and comparing the results of existing extraction methods used for canola and soybean, the top two Canadian oilseeds. Seeds of 151 field pea accessions were grown to maturity in 2009 and 2010 at McGill University (Quebec, Canada). Overall, lipid concentration in pea seeds ranged from 0.9 to 5.0%. Among several seed characteristics, only seed shape (wrinkled verses round) had a significant effect on the total lipid production in the seeds. Peas are a valuable source of protein and starch, but the lipid concentration in their seeds has been undervalued. This research supports the idea of developing a novel dual-purpose oilseed pea that emulates the protein and oil production in soybean seeds while being conveniently adapted to a colder climate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».