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Enregistrement W4242569367 · doi:10.2135/cropsci2002.6190

Biplots of Linear‐Bilinear Models for Studying Crossover Genotype × Environment Interaction

2002· article· en· W4242569367 sur OpenAlexaff
José Crossa, P. L. Cornelius, Weikai Yan

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiplotCultivarMultiplicative functionBiologyMathematicsBilinear interpolationStatisticsBotanyGenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear‐bilinear models, such as the Shifted Multiplicative Model (SHMM) and Sites Regression Model (SREG), have been used to develop clustering procedures for finding subsets of sites (or cultivars) without cultivar crossover interaction (non‐COI). Biplots of these models are useful for visual evaluation of cultivar responses across environments. The main purposes of this study were to investigate (i) SREG2 and SHMM2 biplots with the first multiplicative components constrained to be non‐COI SREG1 and SHMM1 solutions, (ii) how the biplots can be used for identifying subsets of sites and cultivars with different levels of COI and with non‐COI, and (iii) how these biplots compare with results obtained when clustering only sites or cultivars without cultivar rank change. Transformed and untransformed data from two multienvironment cultivar trials were used for illustration. Biplots from SHMM2 and SREG2 models graphically display the interaction variation due to low level COI or non‐COI (first multiplicative term) versus the interaction variation due to COI (second multiplicative term). The biplots obtained by means of the non‐COI first term constrained solution of the SREG2 and SHMM2 models have the same interpretability properties as the standard biplots obtained by means of the unconstrained solution. With the unconstrained and constrained solutions, it is possible to identify subsets of sites and cultivars with low level COI and non‐COI. Biplots based on unscaled or scaled data produced similar results. Groups of sites and cultivars with low level COI and non‐COI were similar to those found when only sites (or cultivars) were clustered into non‐COI groups using the SHMM and SREG clustering approach.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations86
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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