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Enregistrement W4231503771 · doi:10.18699/icg-plantgen2019-67

Challenges and opportunities of breeding and genetic improvement of durum wheat in Russia

2019· article· en· W4231503771 sur OpenAlexaboutno aff
P. N. Malchikov, М. А. Розова, А И Зиборов, М. G. Myasnikova, T. V. Chakheeva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Productivity and Crop Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowdery mildewCultivarGermplasmAgronomyBiologyGlutenGrain qualityPlant breedingRust (programming language)Resistance (ecology)BiotechnologyFood scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Favorable soil and climatic environments of Russia are not sufficiently used for the production of high-quality grain of durum wheat. It is caused by a lower efficiency of its cultivation compared to other cereals. The development of varieties adapted to environmental fluctuations in the zones of their cultivation, with high grain quality, is taken as one of the major factor to solve the problem. Based on many-year experiments a breeding strategy for adaptation is suggested. It roots in the possibility to reinforce specific (regional) homeostasis with the genetic systems of cultivars living on a vast area, which are carriers of non-specific homeostasis, as well to increase resistance to diseases (foliar blights, blotches, stem rust, powdery mildew) and to lodging. Ways to enhance grain quality due to the use of germplasm with high levels of protein, gluten and carotenoid content are put forward. Problems of strengthening gluten quality of Russian durum wheat cultivars are discussed. For these purposes, cultivars from Italy, Canada and Australia should be widely used as basic material and the corresponding biochemical markers of the GLi-B1d, Glu-B1d, Glu-A3d loci would be quite valuable.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,104

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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