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Enregistrement W2741270017 · doi:10.2135/cropsci2017.01.0014

The Vulnerability of Plant Genetic Resources Conserved Ex Situ

2017· article· en· W2741270017 sur OpenAlexafffund
Yong‐Bi Fu

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésGenetic erosionBiologyGermplasmEx situ conservationSustainabilityAgricultureVulnerability (computing)Food securityGenetic resourcesAgroforestryBiotechnologyEnvironmental resource managementGenetic diversityEcologyAgronomyEndangered speciesEconomicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The realized dangers of genetic erosion in plant genetic resources have prompted political and scientific movements around the world to conserve plant genetic resources over the last 50 yr. More than 7 million plant germplasm accessions are currently conserved in 1750 genebanks worldwide, and about two million accessions are estimated to be unique. The International Treaty on Plant Genetic Resources for Food and Agriculture was established to conserve and utilize these plant genetic resources. However, long‐term conservation of such a large volume of diverse germplasm remains a challenging mission. Many critical issues affecting genebank sustainability have emerged. Of note are the vulnerability of genebanks and the risk of within‐genebank genetic erosion through genetic drift and viability selection. Here, we review the overall conservation efforts over the last 50 yr, analyze the critical issues in genebanks, and identify the elements that threaten long‐term germplasm conservation. Measures are explored with the hope to mitigate variable threats for genebank sustainability and to secure a food supply for humanity for generations to come.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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