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Enregistrement W2798112798 · doi:10.3390/su10041124

The Performance of Early-Generation Perennial Winter Cereals at 21 Sites across Four Continents

2018· article· en· W2798112798 sur OpenAlexaff
Richard C. Hayes, Shuwen Wang, Matthew T. Newell, M. Kathryn Turner, Jamie Larsen, Laura Gazza, James A. Anderson, Lindsay W. Bell, Douglas J. Cattani, Katherine Frels, Elena Galassi, Alexey Morgounov, Clinton Revell, Dhruba Bahadur Thapa, Erik J. Sacks, Mohammad Sameri, Len J. Wade, Anna Westerbergh, Владимир Шаманин, Amir Amanov, Guangdi Li

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNSW Department of Primary IndustriesRussian Science FoundationWashington State University
Mots-clésPerennial plantBiologyAgronomyPhenologyCultivarLongevityProductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A network of 21 experiments was established across nine countries on four continents and spanning both hemispheres, to evaluate the relative performance of early generation perennial cereal material derived from wheat, rye, and barley and to inform future breeding strategies. The experimental lines were grown in replicated single rows, and first year production and phenology characteristics as well as yield and persistence for up to three years were monitored. The study showed that the existing experimental material is all relatively short-lived (≤3 years), with environments that are milder in summer and winter generally conferring greater longevity. No pedigree was superior across this diverse network of sites although better performing lines at the higher latitude sites were generally derived from Thinopyrum intermedium. By contrast, at lower latitudes the superior lines were generally derived from Th. ponticum and Th. elongatum parentage. The study observed a poor relationship between year 1 performance and productivity in later years, highlighting the need for perennial cereal material with greater longevity to underpin future experimental evaluation, and the importance for breeding programs to emphasize post-year 1 performance in their selections. Hybrid lines derived from the tetraploid durum wheat generally showed greater longevity than derivatives of hexaploid wheat, highlighting potential for greater use of Triticum turgidum in perennial wheat breeding. We advocate a model in future breeding initiatives that develops perennial cereal genotypes for specific target environments rather than a generic product for one global market. These products may include a diversity of cultivars derived from locally adapted annual and perennial parents. In this scenario the breeding program may have access to only a limited range of adapted perennial grass parents. In other situations, such as at very high latitude environments, perennial crops derived from barley or rye may have a better chance of success than those derived from wheat. In either case, development and selection of the perennial parent for adaptation to local environments would seem fundamental to success.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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