Selection of Canadian potato clones for agronomic and frying quality traits
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The demand for cultivars suitable for processing, especially as frozen French fries, is increasing in Brazil. The Canadian expertise is high regarding the development of cultivars with processing characteristics; however, the growing conditions in Canada are quite different from those observed in Brazil. Thus, the aim of this work was to evaluate the performance of Canadian potato clones for their tuber yield, frying quality, plant vigor, and plant cycle, as potential new cultivars or to be used as a new source of variability for crosses. The experiments were conducted in Pelotas-RS and Canoinhas-SC, Brazil, in spring 2017. A set of 12 advanced Canadian potato clones from the Centre de Recherche Les Buissons, QB, Canada, were compared to three control cultivars used for processing. A randomized complete block design with three replicates, with two rows of 20 plants each per plot was used. Tuber yield, frying quality, plant vigor, and plant cycle traits were evaluated. Data were submitted to analysis of variance, grouping of means, and selection gains. It is possible to select genotypes with higher tuber yield and better frying quality, but it is difficult to add also a short cycle. In an attempt to select productive genotypes, with good frying quality, a not so long cycle, and vigor at least equivalent to the control cultivars, clones 15 and 16 were the best at both sites.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».