Breeding Trait Priorities of the Blueberry Industry in the United States and Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Developing new blueberry cultivars requires plant breeders to be aware of current and emerging needs throughout the supply chain, from producer to consumer. Because breeding perennial crop plants (such as blueberry) is time- and resource-intensive, understanding and targeting priority traits is critical to enhancing the efficiency of breeding programs. This study assesses blueberry industry breeding priorities for fruit and plant quality traits based on a survey conducted at commodity group meetings across nine U.S. states and in British Columbia (Canada) between Nov. 2016 and Mar. 2017. In general, industry responses signaled that the most important trait cluster was fruit quality including the firmness, flavor, and shelf life. Fruit quality traits affect price premiums received by producers; influence consumer’s preferences; and have the potential to increase the feasibility of mechanical harvesting, all critical to the economic viability of the industry. There were differences across regions in the relative importance assigned to traits for disease resistance, arthropod resistance, and tolerance to abiotic stresses. Our findings will be useful to researchers seeking solutions for challenges to the North American blueberry industry including development of new cultivars with improved traits using accelerated DNA-based selection strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle