Developing standardized methods for breeding preharvest sprouting resistant wheat, challenges and successes in Canadian wheat
Notice bibliographique
Résumé
Preharvest sprouting (PHS) in spring wheat ( Triticum aestivum L.) and durum wheat ( T. turgidum L. var durum ) causes significant economic losses due to a reduction in grain yield, grain functionality and viability of seed for planting. Average annual estimated losses in Canada are about $100 million. Genetic resistance to PHS reduces these losses. Development of PHS resistant cultivars is complicated by the effects of factors under genetic control, such as spike morphology, seed dormancy, environment, and kernel diseases. Resistance to PHS has been a breeding priority since the late 1960s. Development of RL4137, which is the primary source of PHS resistance in the Canada Western Red Spring market class, has led to cultivar improvements. A white-seeded derivative of RL4137 is the primary source of PHS in the Canada Prairie Spring White and Canada Western Hard White Spring wheat market classes. Procedures to select for PHS resistance vary among breeding programs, market classes and by degree of inbreeding. Methods include artificial sprouting of intact spikes, germination tests, natural weathering in field trials, artificial weathering trials, and indirect assessment of sprouting by measuring Hagberg falling number. Although many genetic loci have been attributed to preharvest sprouting resistance, application of molecular markers is currently limited due to the complex inheritance of the trait. In Canada, cultivars are characterized for their relative level of PHS resistance and the information is made available to producers.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».