Model‐Driven Multidisciplinary Global Research to Meet Future Needs: The Case for “Improving Radiation Use Efficiency to Increase Yield”
Notice bibliographique
Résumé
Improving wheat (Triticum aestivum L.) yields to meet the projected demand for food in the future requires the talents of diverse scientists. In this article, we present the rationale for crop‐model‐driven, trait‐focused collaborative research emphasizing radiation use efficiency (RUE). Improving RUE is one of the promising avenues to substantially increase potential yields. A collaboration of crop modelers, physiologists, geneticists, plant breeders, and system agronomists is proposed to efficiently create genetic improvements that, when taken to the field, will have regional and global yield impacts. The effort will require a large, internationally integrated science project and related infrastructure such as was recently developed in the Wheat Initiative. The Wheat Initiative is an international consortium of scientists and public and industry funders to sustainably improve global wheat production. The proposed integrated research is applicable to explore other traits and trait combinations and could become a model for yield improvements for major food crops.
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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 | 0,024 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».