Evaluation of High‐Yielding Canadian Soybean Cultivars Suited to Japanese Growing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Five Canadian soybean cultivars achieved high yields in Hokkaido, northern Japan, in screening tests. OAC Dorado soybean produced a significantly greater yield than a Hokkaido's leading cultivar. OAC Dorado soybean had six characteristics that were distinct from the Hokkaido cultivars. OAC Dorado soybean is an important germplasm for high‐yield breeding. The broadening of genetic diversity is essential to improving soybean [ Glycine max (L.) Merr.] seed yields, and exotic germplasms can be a source of new alleles that improve yield. The stem termination habit is an important trait affecting seed yield in soybean, and this habit can be used to classify soybean into indeterminate, semi‐determinate, and determinate phenotypes. The genetic background and environment determine whether indeterminate phenotypes have a higher yield than determinate phenotypes. Most soybean cultivars developed in high latitude countries such as Canada, Switzerland, and Poland have an indeterminate growth habit, but this is not found in any of the commercial Japanese cultivars. This study investigated high‐yielding Canadian soybean cultivars growing in Hokkaido, northern Japan. Five Canadian cultivars, Haroson, RCAT Angora, Block, RCAT Alliance, and OAC Dorado, produced significantly greater than Hokkaido's leading cultivar Yukihomare in the preliminary screening tests. OAC Dorado also produced a significantly greater yield than Yukihomare in the trials (116%). OAC Dorado had six characteristics that were distinct from the Hokkaido cultivars: an indeterminate growth habit; high pod number, especially on branches; high seed number per pod; long reproductive period; low protein content; and short lower internodes. Our findings indicate that OAC Dorado is an important germplasm for high‐yield breeding and suggest that it may be possible to breed a high‐yielding cultivar with an indeterminate growth habit in Hokkaido.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».