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Enregistrement W2067957534 · doi:10.1111/j.1601-5223.1987.tb00271.x

Genetic variation in arctic populations of timothy (Phleum pratense L.): II. Phenotypic stability of seed production

2008· article· en· W2067957534 sur OpenAlexfundno aff
Odd Arne Rognli

Notice bibliographique

RevueHereditas · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNorges Forskningsråd
Mots-clésBiologyGenotypePopulationGene–environment interactionPhleumStability (learning theory)GeneticsBotanyDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rognli, O.A. 1987. Genetic variation in arctic populations of timothy (Phleum pratense L.). II. Phenotypic stability of seed production. —Hereditas 207: 75–94. Lund, Sweden. ISSN 0018–0661. Received November 10, 1986 The present paper is concerned with phenotypic stability of seed production of four North Norwegian timothy populations. In clonal experiments conducted at 69°N. 63.S°N, and 60°N latitude in Norway. the genotype × location interaction was the most important interaction effect. Individual genotypic stability reactions were studied by ecovalence (or stability variance), and mean rank difference. Pattern analysis was used to investigate the form of the individual genotypic reactions. Large differences in stability were found among genotypes. Only 11.5% of the genotypes contributed significantly to the interaction sum of squares. Elimination of very unstable genotypes could therefore be a strategy of population improvement. rather than selecting stable genotypes. Correlation between ecovalence and mean rank difference depended upon the yield level, being low for high yielding genotypes. Ecovalence and average seed yield were positively correlated, but high yielding and stable genotypes could be found. Stability rankings were sufficiently consistent over years to justify a single year test of stability. Pattern analysis (FASTCLUS) was performed on the individual genotypic within-location residuals. Structure of cluster groups revealed specific genotypic and population adaptations, assessed according to the ecovalence concept. Canonical discriminant analysis (CANDISC) was used to aid visual interpretation of group differences.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,183

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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