A Systematic Review of Durum Wheat: Enhancing Production Systems by Exploring Genotype, Environment, and Management (G × E × M) Synergies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».