Notice bibliographique
Résumé
Abstract The responses of different genotypes to an environmental gradient are often nonlinear and nonparallel. Current tests for differential genotypic responses are based largely on linear regression models (stability analysis) or on evaluations of all quadruples for crossover interactions (COIs) from a two‐way genotype × environment (G × E) table if the environments are unquantified. The objective of this study was to develop a new statistical analysis for comparing nonlinear genotypic response curves over an environmental gradient. We first conducted an investigation to find the points where the two nonparallel curves intersected. If the intersection points lie within the attainable environmental range, the two nonparallel curves involve COI; if the points lie at the boundaries or outside the attainable range, the nonparallel curves do not involve COI. We then developed statistical tests for comparing a full and a reduced model describing the two nonparallel curves. The tests were used to analyze a wheat (Triticum aestivum L.) germination test (WGT) data under the reciprocal of a linear function and a barley (Hordeum vulgare L.) cultivar trial (BCT) data under Cauchy function. The WGT analysis shows that at least one pair of cultivars involve COI over the temperature gradient, which went undetected by a previous test based on all possible quadruples. The BCT analysis revealed that 56% of 780 possible pairs of 40 genotypes differ significantly from each other, providing more insights into the patterns of complex G × E interactions. Our analysis is therefore a viable alternative to the existing procedures.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».