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Enregistrement W3094903168 · doi:10.3389/fpls.2020.568657

A Systematic Review of Durum Wheat: Enhancing Production Systems by Exploring Genotype, Environment, and Management (G × E × M) Synergies

2020· review· en· W3094903168 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyAbiotic componentAgronomyAgricultureBiotic stressAbiotic stressBusinessEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the UN-FAO, agricultural production must increase by 50% by 2050 to meet global demand for food. This goal can be accomplished, in part, by the development of improved cultivars coupled with modern best management practices. Overall, wheat production on farms will have to increase significantly to meet future demand, and in the face of a changing climate the poses risk to even current rates of production. Durum wheat [Triticum turgidum L. ssp. durum (Desf.)] is used largely for pasta, couscous and bulgur production. Durum producers face a range of factors spanning abiotic (frost damage, drought and sprouting) and biotic (weed, disease and insect pests) stresses that impact yields and quality specifications desired by export market end-users. Serious biotic threats include Fusarium head blight (FHB) and weed pest pressures, which have increased as a result of herbicide resistance. While genetic progress for yield and quality is on pace with common wheat [Triticum aestivum L.], development of resistant durum cultivars to FHB is still lagging. Thus, successful biotic and abiotic threat mitigation are ideal case studies in Genotype (G)×Environment (E)×Management (M) interactions where superior cultivars (G) are grown in at-risk regions (E) and require unique approaches to management (M) for sustainable durum production. Transformational approaches to research are needed in order for agronomists, breeders and durum producers to overcome production constraints. Designing robust agronomic systems for durum demands scientific creativity and foresight based on a deep understanding of constitutive components and their innumerable interactions with each other and the environment. This encompasses development of durum production systems that suit specific agro-ecozones and close the yield gap between genetic potential and on-farm achieved yield. Advances in individual technologies (e.g., genetic improvements, new pesticides, seeding technologies) are of little benefit until they are melded into resilient G×E×M systems that will flourish in the field under unpredictable conditions of prairie farmlands. We explore how recent genetic progress and selected management innovations can lead to a resilient and transformative durum production system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,190 · 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