Semi-automated Phenotyping of Soybean Seedlings and Its Relation With Physiological Seed Quality
Notice bibliographique
Résumé
The development of procedures enabling agility and effectiveness to the analyses of seed vigor are great advances for the seed research field. The aim of this paper was to evaluate the efficiency of the Seedling Analysis System (SAPL®) to seedling phenotyping and determining the physiological potential of soybean seeds, in comparison with the information provided by traditional vigor tests recommended for this species. The characterizing of physiological potential of the seed lots was carried out based on germination tests, first germination count, seedling emergence, cold test, and electrical conductivity. The results of these tests were compared with the data obtained using image analysis with the software SAPL®, which was used to evaluate the development seven- day old seedlings. It was obtained the length of shoot, primary root and entire seedling, growth rates, uniformity, vigor index and corrected vigor index, based on different variations of the growth/uniformity ratio, namely 80:20, 70:30, 60:40, in the vigor index calculation. Analysis of images of the seven-day old seedlings using SAPL® enables phenotyping of soybean seedlings and is a consistent and promising alternative for identifying differences in vigor between soybean seed lots, equivalent to that found with traditional vigor tests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».