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Enregistrement W3010021863 · doi:10.1051/ocl/2020004

Gene banks for wild and cultivated sunflower genetic resources

2020· article· en· W3010021863 sur OpenAlexaff
S. Terzić, Marie‐Claude Boniface, Laura F. Marek, D. Alvarez, Karin Baumann, В. А. Гаврилова, Maria Joiţa-Păcureanu, Mulpuri Sujatha, Daniela Valkova, Leonardo Velasco, Brent S. Hulke, Siniša Jocić, Nicolas Langlade, Stéphane Muños, Loren H. Rieseberg, Gerald J. Seiler, Félicity Vear

Notice bibliographique

RevueOCL · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunflowerGermplasmHelianthus annuusEcotypeBiologyGene poolCropGenetic resourcesHelianthusGenetic diversityBotanyAgronomyBiotechnologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern breeding of sunflower (Helianthus annuus L.), which started 100 years ago, increased the number and the diversity of cultivated forms. In addition, for more than 50 years, wild sunflower and otherHelianthusspecies have been collected in North America where they all originated. Collections of both cultivated and wild forms are maintained in gene banks in many countries where sunflower is an important crop, with some specificity according to the availability of germplasm and to local research and breeding programmes. Cultivated material includes land races, open pollinated varieties, synthetics and inbred lines. The majority of wild accessions are ecotypes of wildHelianthus annuus, but also 52 other species ofHelianthusand a few related genera. The activities of three gene banks, in USA, France and Serbia, are described in detail, supplemented by data from seven other countries. Past and future uses of the genetic resources for environmental adaptation and breeding are discussed in relation to genomic and improved phenotypic knowledge of the cultivated and wild accessions available in the gene banks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,010

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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