An Interactive Online Database for Potato Varieties Evaluated in the Eastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Databases are commonly used to coordinate and summarize research from multiple projects. The potato ( Solanum tuberosum ) research community has invested significant resources in collecting data from multiple states and provinces, and we have developed a web-based database format for the use of researchers, farmers, and consumers. The northeast regional potato variety development project (NE1031) is a U.S. Department of Agriculture, Cooperative State Research, Education, and Extension Service (USDA-CSREES) regional project focused on developing and evaluating the suitability of new varieties and advanced clones from multiple breeding programs for a range of environments. This multistate project and its predecessors have been in existence for more than two decades, and they have resulted in the collection of a significant amount of standardized potato trial data. We have developed an interactive potato variety database that allows researchers and end-users to access and obtain potato variety trial results in one centralized site. The database is populated with the results of potato variety trials conducted in eight states (Florida, Maine, New Jersey, New York, North Carolina, Ohio, Pennsylvania, and Virginia) and two Canadian provinces (Prince Edward Island and Quebec). It currently contains over 35 data features and was developed primarily for scientists interested in potato variety development, growers, and allied industry members. Hypertext mark-up language (HTML) and hypertext preprocessor (PHP) were used to develop the database interface.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».