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Enregistrement W1996333450 · doi:10.2135/cropsci2008.09.0566

Genetic Variability in Nitrogen Use Efficiency of Spring Barley

2009· article· en· W1996333450 sur OpenAlexafffundabout
Yadeta Anbessa, P. E. Juskiw, Allen G. Good, J. M. Nyachiro, James H. Helm

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésBiologyHeritabilityHordeum vulgareGenotypeAgronomyTraitGenetic variabilityGenetic variationYield (engineering)Gene–environment interactionPoaceaeNitrogenAnimal scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing costs of N fertilizers and the negative impact of excessive N on the environment have made improvement in nitrogen use efficiency (NUE) a desirable goal in barley ( Hordeum vulgare L.) breeding. Seventeen replicated trials, each consisting of 15 to 20 genotypes, were performed across different environments in Alberta, Canada from 1998 to 2007 to determine genetic variability in NUE. Further, 25 genotypes were grown at six environments in 2007 for analysis of the pattern of genotypic variation for NUE. Analysis of variance revealed significant effects of genotype and environment on NUE. The majority of the phenotypic variation in NUE was accounted for by genotypic variance and heritability estimates for this trait ranged from 0.5 to 0.86. Genotypes H97097001001, H96014002, ‘Vivar’, and ‘Xena’, were superior in NUE, yielding 47 to 48 kg kg −1 N as compared to about 35 kg kg −1 N yield for the relatively inefficient genotypes. There was no clear distinction between two‐rowed and six‐rowed types in NUE, but rather significant differences were observed among genotypes within each spike‐type group. Reduction in N fertilizer requirements in barley while maintaining yield may be achieved through breeding by targeting increased yield potential in association with higher NUE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations99
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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