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Enregistrement W1999222103 · doi:10.2134/agronj2000.924780x

Agronomic Changes from 58 Years of Genetic Improvement of Short‐Season Soybean Cultivars in Canada

2000· article· en· W1999222103 sur OpenAlexaffabout
Malcolm J. Morrison, H. D. Voldeng, Elroy R. Cober

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarBiologyAgronomyYield (engineering)PopulationGrowing seasonRandomized block designHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yield progress of short‐season soybean [Glycine max (L.) Merr.] cultivars in Canada has been approximately 0.5% per year since the early 1930s. Our objective was to identify changes in agronomic traits associated with yield increase within a selection of historical cultivars. Where applicable, we measured phenotypic stability of these traits. At Ottawa, ON, we grew 14 cultivars, representing seven decades of breeding and selection (1934–1992), in a randomized complete block design with four replicates, across 6 yr. Data were collected on seed yield, seed weight, plant height, plant population, lodging susceptibility, and foliar disease symptoms. Seed number per plant was calculated from yield, seed weight, and plant population. Seed protein and oil concentration were measured. The increase in seed yield with year of release was associated with a significant increase in the number of seeds produced per plant. There was no relationship between seed yield and seed weight. A significant decrease in seed protein concentration with year of release was offset by a significant increase in seed oil concentration. Newer cultivars were more phenotypically stable for plant height than older cultivars. Modern cultivars were more efficient at establishing, supporting, and filling seeds on a per‐plant basis than older cultivars.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,174 · 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'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

Citations240
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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