Microsatellite-based characterization of the <i>Castanea sativa</i> cultivar heritage of southern Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Southern Switzerland has a long tradition of chestnut cultivation as a staple food. Local inhabitants constantly selected varieties according to the ripening period, the type of use, and the adaptability to the territory. As a result, the panorama of chestnut varieties is very complex, as reflected by more than 120 different variety names in an area of 26,000 ha. Since 1994, 47 varieties have been conserved in the chestnut germplasm of southern Switzerland (CSS), including Marroni, Euro-Japanese, and French varieties. A selection of 164 individuals from the CSS was analysed by 8 SSR markers (4 of which were developed in this study). Microsatellite analysis indicated that the CSS was accurately established, as 86% of the individuals grafted were correctly labeled. The identification of 98 genotypes, 10 clonal chestnut groups, 4 synonym groups, and 12 homonym groups reflected the complex ethnogeographical structure of the chestnut distribution. The 17 Marroni individuals considered clustered in 2 differentiated genetic groups instead of only 1 as expected. The fundamental problem of the frequent cases of homonymy and synonymy is discussed, as is the need for criteria for discriminating between polyclonal varieties and distinct homonymous varieties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».