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Enregistrement W4221048226 · doi:10.3389/fpls.2022.876502

Editorial: Advances in Pollen Research: Biology, Biotechnology, and Plant Breeding Applications

2022· editorial· en· W4221048226 sur OpenAlexaff
Concepción Gómez‐Mena, David Honys, Raju Datla, Pilar S. Testillano

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanGlobal Institute for Water Security
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollenBiologyDomesticationContext (archaeology)StamenBiotechnologyPlant reproductionPlant evolutionCropBotanyPollinationGeneGeneticsEcologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In flowering plants, mature pollen grains are produced within the developing anthers of the flowers in two successive phases, microsporogeneseis and microgametogenesesis.Anther and pollen development involves the coordinated growth and differentiation of tissues and cell types required for the formation of viable male gametes, but also, to permit pollen release and ensure successful fertilization. The identification of the genetic networks and regulatory molecules involved in the formation of the anther remains a highly unexplored topic in many crops. Evolutionary and functional studies in crops are helping to unravel new functions for genes originally identified in model plants (Rojas-Gracia et al. 2017) and the changes in transcriptional profiles associated with plant domestication (Xiang et al. 2019). Under the global changes in environmental conditions, pollen development is probably one of the most vulnerable and challenged stages of plant reproduction (Chaturvedi et al. 2021). In this context, increasing basic research will provide valuable information to assist the design of biotechnological tools to mitigate this effect especially in crop systems in the future. All authors contributed to the article and approved the final version of the manuscript.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,014

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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