Toward a Better Understanding of Genotype × Environment × Management Interactions—A Global Wheat Initiative Agronomic Research Strategy
Notice bibliographique
Résumé
The Wheat Initiative (WI) and the WI Expert Working Group (EWG) for Agronomy (www.wheatinitiative.org) were formed with a collective goal to "coordinate global wheat research efforts to increase wheat production, quality and sustainability to advance food security and safety under changing climate conditions.” The Agronomy EWG is responsive to the WI’s research need, “A knowledge exchange strategy to ensure uptake of innovations on farm and to update scientists on changing field realities.” The Agronomy EWG aims to consolidate global expertise for agronomy with a focus on wheat production systems. The overarching approach is to develop and adopt a systems-agronomy framework relevant to any wheat production system. It first establishes the scale of current yield gaps, identifies defensible benchmarks, and takes a holistic approach to understand and overcome exploitable yield gaps to complement genetic increases in potential yield. New opportunities to increase productivity will be sought by exploiting future Genotype x Environment x Management synergies in different wheat systems. To identify research gaps and opportunities for collaboration among different wheat producing regions, the EWG compiled a comprehensive database of currently funded wheat agronomy research (n = 782) in countries representing a large proportion of the wheat grown in the world. The yield gap analysis and research database positions the EWG to influence priorities for wheat agronomy research in member countries that would facilitate collaborations, minimize duplication and maximize the global impact on wheat production systems. This paper outlines a vision for a global WI agronomic research strategy and discusses activities to date. The focus of the WI-EWG is to transform the agronomic research approach in wheat cropping systems, which will be applicable to other crop species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».