MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027635134 · doi:10.2135/cropsci2011.01.0016

Assessing the Representativeness and Repeatability of Test Locations for Genotype Evaluation

2011· article· en· W2027635134 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentativeness heuristicRepeatabilityBiplotBiologySelection (genetic algorithm)GenotypeGene–environment interactionStatisticsAdaptation (eye)BiotechnologyComputer scienceGeneticsMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The success of a plant breeding program depends on many factors; one crucial factor is the selection of suitable breeding and testing locations. A test location must be discriminating so that genetic differences among genotypes can be easily observed, it must be representative of the target environments so that selected genotypes have the desired adaptation, and its representation of the target environment should also be repeatable so that genotypes selected in 1 yr will have superior performance in future years. Using the yield data of 2006 through 2010 Quebec Oat Registration and Recommendation Trials as an example, we presented a method to visualize the representativeness and repeatability of test locations based on a genotype main effect plus genotype × environment interaction (GGE) biplot. The repeatability of a test location could also be quantified by mean genetic correlations between years within the location. Based on representativeness and repeatability, four categories of test locations were classified and their usefulness in plant breeding discussed.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,119 · 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