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Enregistrement W2067517505 · doi:10.2135/cropsci2010.09.0548

Genotype × Location Interaction Patterns and Testing Strategies for Oat in the Canadian Prairies

2011· article· en· W2067517505 sur OpenAlexafffundabout
Weikai Yan, J. Mitchell Fetch, Judith Fregeau-reid, B. G. Rossnagel, Nancy Ames

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensCargill (Canada)University of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Strategy and FinanceMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAvenaBiologyAgronomyGrain yieldPoaceaeGene–environment interactionYield (engineering)GenotypeTest weightSelection (genetic algorithm)Animal scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Prairies is one of the most important oat ( Avena sativa L.) production regions in the world and oat breeding objectives for the region include high grain yield, groat content, and dietary fiber concentration. Using data from the 2004 through 2009 Western Cooperative Oat Registration trials, we investigated yearly genotype × location interaction patterns for grain yield, groat percentage, and dietary fiber concentration and the relationships among these traits. Despite large hectareage and wide geographical range, the Canadian Prairies was found to be relatively homogeneous and can be regarded as a single mega‐environment, with southern Manitoba tending to be slightly different from other portions of the region. Simulation indicated that three test locations could suffice to represent the region and provide reliable information for relative grain yield of differing genotypes. Groat percentage and dietary fiber content were more heritable than grain yield thus requiring fewer (no more than three) test locations for reliable selection. β‐glucan and total dietary fiber were closely correlated, thus the latter could potentially be improved via selecting for the former, which is simpler to determine, although more research is required in this area. However, dietary fiber content was negatively correlated with grain yield and/or groat content, constituting a challenge for breeding milling oats.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,107 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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