MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210537646 · doi:10.5376/mgg.2022.13.0001

Correlation and Cluster Analysis of Agronomic Characters of 115 Waxy Corn Varieties

2022· article· en· W4210537646 sur OpenAlexvenueno aff
He‐Ping Tan, Guiyue Wang, Fucheng Zhao, Fei Bao, Hailiang Han, Xiaocheng Lou

Notice bibliographique

RevueMaize Genomics and Genetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaxy cornCorncobBiologyYield (engineering)AgronomyGenetic diversityHorticultureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to provide basis for high-yield and high-efficiency cultivation and selection and utilization of variety resources of waxy corn, nine agronomic traits of 115 waxy corn varieties were analyzed, and cluster analysis of 115 waxy corn varieties was conducted here. The results showed that ten pairs of agronomic traits showed extremely significant correlation meanwhile six pairs exhibited significant correlation. The genetic diversity analysis showed that the genetic variation of the tested materials was rich, the genetic basis was wide, the coefficient of variation of bald tip length (399.91%) was highest, followed by ear height (15.96%) and rows per ear (10.94%). The genetic diversity index of plant height (2.069) was highest, followed by ear height (2.063) and ear yield (2.053). 115 waxy corn varieties were further clustered into eight groups at distance of 55 by Euclidean distance and the furthest neighbor method. Among them, overall characteristics of group Ⅱ was fine, such as high yield, short growth period, low plant height and ear height and moderate corncob. The group Ⅵ has the highest yield, the largest ear type, the longest growth period and the highest plant. The growth period of group Ⅶ is the shortest, the yield is the lowest, and other characters are also in the lowest position.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,162 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaize Genomics and GeneticsMême sujetAgriculture, Soil, Plant ScienceTravaux en français237 207