Estimation of the Optimal Number of Replicates in Crop Variety Trials
Notice bibliographique
Résumé
Replicated multi-location yield trials are conducted every year in all regions throughout the world for all regionally important crops. Heritability, i.e., selection accuracy based on variety trials, improves with increased number of replicates. However, each replicate is associated with considerable cost. Therefore, it is important for crop variety trials to be optimally replicated. Based on the theory of quantitative genetics, functions that quantitatively define optimal replication on the single-trial basis and on multi-location trial basis were derived. The function on the single-trial basis often over-estimates the optimum number of replicates; it is the function on multi-location trial basis that is recommended for determining the optimal number of replicates. Applying the latter function to the yield data from the 2015-2019 Ottawa oat registration trials conducted both in Ontario and in other provinces of Canada led to the conclusion that a single replicate or two replicates would have sufficed under the current multi-location trial setup. This conclusion was empirically confirmed by comparing genotypic rankings based on all replicates with that on any two replicates. Use of two replicates can save 33-50% of field plots without affecting the selection efficacy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».