QUANTITATIVE ANALYSIS OF DATA FROM PARTICIPATORY METHODS IN PLANT BREEDING
Notice bibliographique
Résumé
Although participatory plant breeding (PPB) is gaining greater acceptance worldwide, the techniques needed to analyze the data from participatory methodologies in the context of plant breeding are still not well known or understood. Scientists from different disciplines and cropping backgrounds, working in international research centers and universities, discussed and exchanged methods and ideas at a workshop on the quantitative analysis of data from participatory methods in plant breeding. The papers in this volume address the three themes of the workshop: designing and analyzing joint experiments involving variety evaluation by farmers; identifying and analyzing farmers' evaluations of crop characteristics and varieties; and dealing with social heterogeneity and other research issues. Topics covered included different statistical methodologies for analyzing data from on-farm trials; the mother-baby trial system, which is designed to incorporate farmer participation into research; the identification and evaluation of maize landraces by small-scale farmers; and a PPB process that aims to address the difficulties of setting breeding goals and choosing parents in diversity research studies. Summaries of the discussion, as well as the participatory breeding work currently conducted by the participants, are provided.
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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 | 0,234 | 0,427 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».