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Enregistrement W2952794204 · doi:10.1101/515189

Building a botanical foundation for perennial agriculture: Global inventory of wild, perennial herbaceous Fabaceae species

2019· preprint· en· W2952794204 sur OpenAlexaff
Claudia Ciotir, Wendy L. Applequist, Timothy E. Crews, Neculai Cristea, Lee R. DeHaan, Emma Frawley, Sterling A. Herron, Robert E. Magill, James Miller, Yury Roskov, Brandon Schlautman, James Solomon, Andrew Townesmith, David L. Van Tassel, James L. Zarucchi, Allison J. Miller

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Chemistry
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSaint Louis UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPerennial plantHerbaceous plantFabaceaeAgroforestryAgricultureBiologyDomesticationEcosystem servicesEcologyGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Concerns about soil health and stability are focusing attention on crops that deliver both agricultural products and ecological services. Deep rooted, perennial plants that build soil organic matter, support diverse below-ground microbial communities, and produce edible seeds are key components underpinning ecological intensification; however few perennial, herbaceous crops have been domesticated for food. To facilitate development of edible, perennial, herbaceous crops, including perennial grains, we constructed an online resource of wild, perennial, herbaceous species – the Perennial Agriculture Project Global Inventory (PAPGI; http://www.tropicos.org/Project/PAPGI ). The first component of this project focuses on wild, perennial, herbaceous Fabaceae species. We extracted taxonomic names and descriptors from the International Legume Database and Information Service. Names were added to PAPGI, a special project within the botanical database TROPICOS, where they link to specimen records and ethnobotanical and toxicological data. PAPGI includes 6,644 perennial, herbaceous Fabaceae species. We built a searchable database of more than 60 agriculturally important traits. Here we highlight food and forage uses for 314 legume species, and toxicological data for 278 species. The novel contribution of PAPGI is its focus on wild, perennial herbaceous species that generally have not entered the domestication process but that hold promise for development as perennial food crops. By extracting botanical information relevant for agriculture we provide a dynamic resource for breeders and plant scientists working to advance ecological intensification of agriculture, and for conservation managers working to preserve wild species of potential agricultural importance. Societal Impact Statement Agroecosystems are constantly evolving to meet the needs of a growing population in a sustainable manner. Perennial, herbaceous crops deliver both agricultural products and ecological services. Until recently, edible, perennial, herbaceous crops, including perennial grains, were absent from agriculture. Perennial, herbaceous crops can be developed through wide hybridization between annual crops and perennial relatives or by de novo domestication of wild species. The diversity of wild, perennial, herbaceous legume species documented by the PAPGI increases resources available to breeders of perennial, herbaceous legumes, and raises awareness about previously untapped wild plant diversity in future crop development.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0190,016
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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