Evaluation of Lines from a Farmer Participatory Organic Wheat Breeding Program
Notice bibliographique
Résumé
Involving farmers directly in early‐generation selection may contribute to the development of well‐adapted organic wheat ( Triticum aestivum L.) germplasm. This project involved a partnership between a professional breeder and farmers. Progeny from 19 spring wheat crosses were distributed to eight organic farmers (three populations per farmer) in southern Manitoba, Canada. Each farmer selected for three consecutive years, resulting in 23 unique advanced lines. The farmer‐selected lines were compared with eight registered cultivars and one landrace cultivar in replicated field experiments at a total of three site years in 2014 and 2015. Although there was significant variation in agronomic performance of different farmer‐selected lines, the farmer selections were generally taller, later maturing, more susceptible to lodging; farmer selections were higher yielding than the check cultivars at one site‐year. When selecting from the same population, farmers produced distinctively different lines; differences were observed in disease response, days to maturity, height, lodging, and yield. The highest yielding wheats included farmer‐selected lines, a heritage cultivar, and two modern checks, one bred for organic conditions and one with a unique insect resistance trait. This preliminary study shows the potential of farmers working together with a professional breeder to produce wheat germplasm for organic production. Results also confirm the value of certain conventional cultivars to organic production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».