Notice bibliographique
Résumé
Legumes are members of the family Fabaceae or Leguminosae and include economically important grain legumes, oilseed crops, forage crops, shrubs, and tropical or subtropical trees. Legumes are a rich source of quality protein for humans and animals. They also enrich the soil by producing their own nitrogen in symbiosis with nitrogen-fixing bacteria. International centers and national institutes collect, maintain, distribute, and produce high-yielding legumes (grain-pulses, oilseeds, forages, nutraceuticals, medicinal shrubs, and trees). Legume breeders are confined within the primary gene pools (GP-1) in their varietal improvement programs and have not exploited secondary gene pools (GP-2), tertiary gene pools (GP-3), or quaternary gene pools (GP-4). Legumes are also an excellent source of timber, medicine, nutraceuticals, tannins, gums, insecticides, resins, varnish, paints, dyes, and eco-friendly by-products such as soy diesel. Three forage crops, Medicago truncatula, Lotus japonicus, and Trifolium pratense, are model legumes for phylogenetic studies and genome sequencing. This paper concludes that a "protein revolution" is needed to meet the protein demands of the world.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».