Biplots of Linear‐Bilinear Models for Studying Crossover Genotype × Environment Interaction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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.
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 ».