Selection of Superior Genotypes in 37 Clones of Camu-Camu by Repetitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In order to select camu-camu superior genotypes, a comparative of clones from natural populations, farmer plantations and an experimental field of the National Institute of Agrarian Innovation (INIA), was established in 2004 in varzea, at the Peruvian Amazon Research Institute (IIAP). Nine harvests between 2006 and 2016 have been evaluated, including variables in vegetative and reproductive development states. Statistical analysis was performed using the SPSS program for analysis of variance and SELEGEN REML/BLUP for repetitivity analysis of “fruit yield” (FY) and “fruit weight” (FW) with 5 and 4 measurements (years) respectively. For FY, a repetitivity index r = 0.117±0.07 was obtained with a selective precision of 0.63 and efficiency of 1.84 where clones 69, 48, 58, 50, 61, 13, 18, 29, 49 and 32, were selected in descending order of merit. For FW, r = 0.690±0.294 was obtained with selective precision of 0.948, efficiency of 1.14 and selection of clones 44, 13, 26, 23, 69, 64 22, 52, 27 and 8. As for the content in ascorbic acid, clones 48, 32 and 35 occupied the first places with more than 2000 mg of ascorbic acid/100 g. The selections achieved strengthened the pre-improvement work by conferring vigour y fiavility of a long term research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».