A trait–environment relationship approach to participatory plant breeding for organic agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Summary The extent of intraspecific variation in trait–environment relationships is an open question with limited empirical support in crops. In organic agriculture, with high environmental heterogeneity, this knowledge could guide breeding programs to optimize crop attributes. We propose a three‐dimensional framework involving crop performance, crop traits, and environmental axes to uncover the multidimensionality of trait–environment relationships within a crop. We modeled instantaneous photosynthesis (Asat) and water‐use efficiency (WUE) as functions of four phenotypic traits, three soil variables, five carrot (Daucus carota) varieties, and their interactions in a national participatory plant breeding program involving a suite of farms across Canada. We used these interactions to describe the resulting 12 trait–environment relationships across varieties. We found one significant trait–environment relationship for Asat (taproot tissue density–soil phosphorus), which was consistent across varieties. For WUE, we found that three relationships (petiole diameter–soil nitrogen, petiole diameter–soil phosphorus, and leaf area–soil phosphorus) varied significantly across varieties. As a result, WUE was maximized by different combinations of trait values and soil conditions depending on the variety. Our three‐dimensional framework supports the identification of functional traits behind the differential responses of crop varieties to environmental variation and thus guides breeding programs to optimize crop attributes from an eco‐evolutionary perspective.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».