Genotype/Genotype × Environment Biplot Analysis for Cultivar Evaluation and Mega-environment Investigation in Primocane-fruiting Red Raspberry
Notice bibliographique
Résumé
Primocane-fruiting (PF) red raspberry (Rubus idaeus L.) cultivars are being grown in many regions as their popularity increases. However, testing of this perennial fruit crop is expensive and requires many years. Large genotype (G) × environment (E) interactions can make identification of superior genotypes difficult. The G/G × E (GGE) biplot can be used to measure cultivar performance and group locations into mega-environments. The GGE biplot was applied to yield trial data of three PF red raspberry cultivars Autumn Bliss, Heritage, and Redwing grown in 17 environments (year-location combinations). The 17 environments encompassed six locations in Ontario and Quebec, Canada between 1989 and 1996. `Autumn Bliss' produced the highest yields in 11 of 17 environments. `Heritage' was usually the lowest yielding cultivar. Two mega-environments were identified based on the performance of `Autumn Bliss' and `Redwing'. Some environmental variables were likely to be responsible for the discriminating ability of the test environments as they were correlated with the primary effects. The GGE biplot was an effective analysis to determine mega-environments and the cultivars best adapted to each.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».