The Reflective Plant Breeding Paradigm: A Robust System of Germplasm Development to Support Strategic Diversification of Agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Over the last half‐century, crop breeding and agronomic advances have dramatically enhanced yields in temperate summer‐annual cropping systems. Now, diversification of these cropping systems is emerging as a strategy for sustainable intensification, potentially increasing both crop production and resource conservation. In temperate zones, diversification is largely based on the introduction of winter‐annual and perennial crops at spatial and temporal locations in annual‐crop production systems that efficiently increase production and resource conservation. Germplasm development will be critical to this strategy, but we contend that to be feasible and efficient, germplasm improvement must be closely integrated with commercialization of these crops. To accomplish this integration, we propose a novel approach to germplasm development: the reflective plant breeding paradigm (RPBP). Our approach is enabled by developments in genomics, agroecosystem management, and innovation theory and practice. These developments and new plant‐breeding technologies (e.g., low‐cost sequencing, phenotyping, and spatial modeling of agroecosystems) now enable germplasm development to proceed on a time scale that enables close coordination of breeding and commercialization (i.e, development of cost‐effective production systems and supply–value chains for end‐use markets). The RPBP approach is based on close coordination of germplasm development with enterprise development. In addition to supporting strategic diversification of current annual‐cropping systems, the RPBP may be useful in rapid adaptation of agriculture to climate change. Finally, the RPBP may offer a novel and distinctive pathway for future development of the public plant‐breeding programs of land‐grant universities with implications for graduate education for public‐ and private‐sector plant breeders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».