Classifying Soybean Cultivars Using an Univariate and Multivariate Approach
Notice bibliographique
Résumé
Selection indices are good for classification because they consider several evaluated traits simultaneously to identify superior cultivars with a combination of the traits of interest. Adaptability/stability methods enable determining contributions to the genotype-by-environment (G × E) interaction and the risk associated with each cultivar. This study used a univariate and multivariate strategy to identify commercial soybean cultivars that presented both precocity and good productive performance and studied the G × E interaction considering all cultivars both simultaneously and by maturation groups. The experiments were conducted in the agricultural years 2014/15 and 2015/16 in seven distinct environments in southern Minas Gerais State, Brazil, considering a combination of locations and seasons. A randomized complete block design was used, and the treatments included 35 commercial soybean cultivars. In the univariate analysis, were evaluate several traits. Selection indices were calculated considering yield, harvest index, plant height, first pod insertion height and absolute maturation. The selection strategy efficiencies were quantified using the coincidence index. Each cultivar’s contribution to the G × E interaction and associated risk were determined using the ecovalence and confidence index methods, respectively. The results showed that the NS 7000 IPRO and NS 7209 IPRO cultivars were the most productive. The NS 7000 IPRO cultivar, although obtaining a good yield, contributed greatly to the G × E interaction when considering the maturation groups. The low coincidence in ranking the strategies indicates that more than one agronomic trait should be used to classify the superior cultivars.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».