Biplot Analysis of Test Sites and Trait Relations of Soybean in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Superior crop cultivars must be identified through multi-environment trials (MET) and on the basis of multiple traits. The objectives of this paper were to describe two types of biplots, the GGE biplot and the GT biplot, which graphically display genotype by environment data and genotype by trait data, respectively, and hence facilitate cultivar evaluation on the basis of MET data and multiple traits. Genotype main effect plus genotype by environment interaction effect (GGE) biplot analysis of the soybean [Glycine max (L.) Merr.] yield data for the 2800 crop heat unit area of Ontario for MET in the period 1994-1999 revealed yearly crossover genotype by site interactions. The eastern Ontario site Winchester showed a different genotype response pattern from the three southwestern Ontario sites in four of the six years. The interactions were not large enough to divide the area into different mega-environments as when analyzed over years, a single cultivar yielded the best in all four sites. The southwestern site, St. Pauls, was found to always group together with at least one of the other three sites; it did not provide unique information on genotype performance. Therefore, in future cultivar evaluations, Winchester should always be used but St. Pauls can be dismissed. Applying GT biplot to the 1994-1999 multiple trait data illustrated that GT biplots graphically displayed the interrelationships among seed yield, oil content, protein content, plant height, and days to maturity, among other traits, and facilitated visual cultivar comparisons and selection. It was found that selection for seed yield alone was not only the simplest, but also the most effective strategy in the early stages of soybean breeding.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».