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Enregistrement W2605632492 · doi:10.5539/jas.v9n5p33

Coexistence in Oilseed Rape: Effect of Donor Variety Type and Discarding Field Edges

2017· article· en· W2605632492 sur OpenAlexvenueno aff
Maren Langhof, Gerhard Rühl

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Mots-clésOutcrossingPollenBiologyErucic acidCropAgronomyGene flowHorticultureField peaBotanyBrassicaGenetic variationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oilseed rape is one of the most important sources of vegetable oil worldwide. Approximately 24% of the world’s total cultivation area in 2015 was planted with genetically modified (GM) varieties. Until now the cultivation of GM oilseed rape in the EU is not approved since coexistence of GM and non-GM oilseed rape is a matter of significant public concern. One reason is the differing information about pollen-mediated gene flow in this crop species. Therefore, in a 3-year field trial we investigated gene flow using a GM-free marker system consisting of a high erucic acid oilseed rape (HEAR) variety as pollen donor and a low erucic acid oilseed rape (LEAR) variety as pollen recipient. Donor and receptor fields were equally-sized (75 by 100 m or 0.75 ha) and separated by an isolation distance of 20 m clover-grass. Two different HEAR varieties, a hybrid variety and a line variety, were compared as pollen donor. Generally, outcrossing rates at 1 m field depth were significantly highest. A significant decrease in outcrossing was observed in the first donor-facing 20 m of recipient fields, with no further significant decrease in field depths > 20 m. Outcrossing rates of the total field harvest never exceeded 0.25%. Due to irregular patterns of outcrossing, a separated harvest of the receptor field edge facing the donor plot only marginally reduced the GM content in the total harvest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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