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Enregistrement W2955778858 · doi:10.5539/jas.v11n11p303

Sugarcane Family Selection and Genetic Parameter Prediction via the REML/BLUP Methodology

2019· article· en· W2955778858 sur OpenAlex
Hugo Zeni Neto, Renato Frederico dos Santos, Luíz Gustavo da Mata Borsuk, Henrique Sanches Angeli, Guilherme Souza Berton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest linear unbiased predictionRestricted maximum likelihoodHeritabilitySelection (genetic algorithm)Context (archaeology)StatisticsGenetic gainBiologyBiotechnologyMathematicsMaximum likelihoodGenetic variationGeneticsComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most sugarcane breeding programs tend to evaluate low heritability characteristics during the initial stages of genotype selection. Thus, family selection has been recently preferred. In this context, the aim of the present study was to select the best family among 78 sugarcane families, as well as estimate genetic values through the mixed models of restricted-maximum likelihood and best non-bias predictor (REML/BLUP) methodology, originating from the República Brasil 2005 (RB05) series. This strategy was deemed efficient, and 34 to 38 families were chosen from four evaluated characteristics underexplored by genetic researchers such as total plot mass (MTT), mean mass of one tiller in the plot (M1C), stature (EST), and mean number of canes per square meter (NCM). The family increments ranging from 6.02 to 82.11%, in the next genetic culture improvement program selection phases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,216 · 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