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Enregistrement W2098972397 · doi:10.4141/cjps08160

Assessment of agronomic performance and heterosis for agronomic traits in hybrid high erucic acid rapeseed (HEAR)

2009· article· en· W2098972397 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Richard D. Cuthbert, G. H. Crow, P. B. E. McVetty

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésHeterosisRapeseedHybridBrassicaErucic acidCultivarBiologyAgronomyCropYield (engineering)Horticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twelve genetically diverse and geographically distinct high erucic acid rapeseed (HEAR) Brassica napus L. cultivars/lines were selected and crossed by hand emasculation in a topcross design to produce 45 F1 hybrid combinations. Seven of the twelve parents were HEAR cultivars/lines developed by the University of Manitoba (UM) and the remaining five parents were proprietary European (EU) HEAR cultivars/lines. Adequate seed was produced to evaluate the hybrids and parents in replicated yield trials in six environments in Manitoba during 2004 and 2005. Vigor, days to first flower, days to maturity, lodging, plant height, and seed yield were assessed. The hybrids were generally more vigorous, taller and more lodging resistant than their parents with similar days to first flower and days to maturity as their earlier parents. The best hybrids in this study displayed high parent heterosis for seed yield of up to 143% and commercial heterosis for seed yield of up to 99%. These hybrids were from the most genetically diverse UM × EU crosses. HEAR hybrids appear very promising approach to increase seed yields in this crop. Key words: Brassica napus L., HEAR, heterosis, hybrids, genetic diversity

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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