PARTICIPATORY PLANT BREEDING IN WATER-LIMITED ENVIRONMENTS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drought is one of the major factors limiting crop production worldwide. Dry areas are a much less homogeneous population of target environments than areas with high and reliable rainfall. In this paper we argue that a decentralized participatory plant breeding programme can address the complexity of dry areas, characterized by high and repeatable genotype × locations and genotype × years within locations interactions, more efficiently and effectively than a centralized non-participatory plant breeding programme. This is because varieties can be tailored not only to the multitude of target environments typical of dry areas, but also to diverse clients needs. In addition, varieties can be delivered in a shorter time and with a higher probability of adoption. Decentralized participatory plant breeding also has beneficial effects on biodiversity because selection is for specific adaptation rather than for broad spatial adaptation. The paper gives examples of methodological aspects including the modes of farmer selection, the precision of the trials, the efficiency of selection, the response to selection, the role of the type of germplasm and the role of molecular breeding in a participatory breeding programme. The paper gives the example of drought-resistant barley lines identified through extensive field testing and selection in a decentralized participatory breeding programme, and concludes that this type of plant breeding may be better targeted, more relevant and more appropriate for poor farmers in marginal areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle