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Enregistrement W4255325168 · doi:10.1080/20013591099182

Genetic Modification of Short Rotation Popular Wood: Properties for Ethanol Fuel and Fiber Productions

2001· article· en· W4255325168 sur OpenAlexaff
R. J. Dinus, P. Payne, Mitchell M. Sewell, Vincent L. Chiang, Gerald A. Tuskan

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Plant Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensBoise Cascade (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésLigninCelluloseBiotechnologyTraitBiofuelBiologyFunctional genomicsSelective breedingGenetically modified organismPulp and paper industryGenomicsGeneBotanyGeneticsGenomeComputer scienceBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opportunities for matching wood chemical and physical properties to manufacturing and product requirements via genetic modification have long been recognized. Exploitation is now feasible due to advances in trait measurement, breeding, genetic mapping and marker, and genetic transformation technologies. With respect to classic selection and breeding of short-rotation poplars, genetic parameters are favorable for decreasing lignin content and increasing specific gravity, but less so for increasing cellulose content. Knowledge of functional genomics is expanding, as is that needed for eventual application of marker-aided breeding, trait dissection, candidate gene identification, and gene isolation. Research on gene transfer has yielded transgenic poplars with decreased lignin and increased cellulose contents, but otherwise normal growth and development. Until effective marker-aided breeding technologies become available, the most promising approach for enhancing ethanol fuel and fiber production and processing efficiencies centers on selecting and breeding poplars for high wood substance yields and genetically transforming them for decreased lignin and increased cellulose contents.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,194

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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