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Enregistrement W3005592865 · doi:10.1002/leg3.29

Characterisation of seed marking types in chickpea (<i>Cicer arietinum</i> L.): Tiger stripe and other blemishes

2020· article· en· W3005592865 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer A. Wood, Narelle Egan, Catherine F. Keir, Julie C. Miller, Georgina Pengilley, Kristy Hobson

Notice bibliographique

RevueLegume Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNSW Department of Primary IndustriesGrains Research and Development Corporation
Mots-clésCotyledonAbiotic componentCropBiologyBlightIndian subcontinentAgronomyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Desi chickpea is a significant export crop for Australia; Australia being the largest exporter globally. Visual appearance of the seed is an economically significant measure of seed quality by the Indian subcontinent, the major importer of desi chickpea worldwide. Any visual blemish on the seed is considered undesirable, regardless of the cause (biotic or otherwise). Literature on biotic causes of seed blemishes, such as ascochyta blight, are available; however, little could be found on abiotic blemishes. Abiotic seed blemishes caused by physiological plant responses are more commonly known as seed markings. Despite the presence of seed markings being confirmed by several chickpea‐producing countries during personal discussions (India, Canada), no scientific literature has been published. The aim of this study was to proactively seek out and characterise different types of seed marking patterns using a wide genetic pool of desi chickpea across a range of environments in Australia. Thirteen different seed marking patterns were identified in desi chickpea and three in kabuli chickpea, including several rare seed markings that were discovered, photographed, and described. Seed markings (blemishes thought to be caused by physiological plant stress) can be characterised as dark patterns on the testa (seed coat) that do not visually affect the underlying cotyledon. In contrast, other seed blemishes (caused by pests and disease, physical damage, or poor storage) were more likely to affect the cotyledons underlying the testa, but not always. This paper classifies and describes various types of seed markings and blemishes for future reference by the global chickpea industry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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