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Enregistrement W4308084872 · doi:10.21748/bsmv8815

Camelina breeding and development- a Canadian perspective

2022· article· en· W4308084872 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings of 2022 AOCS Annual Meeting & Expo · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCamelinaCamelina sativaCropAgronomyAgricultureEnvironmental scienceBiofuelBiologyBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is predicted to have a more profound impact on the Canadian Prairies compared to other regions in the world, with higher relative temperatures, longer periods of water stress and increased frequency of droughts. Camelina sativa (camelina) is a promising alternative, climate-resilient oilseed that could become part of a Canadian strategy to battle climate change and its detrimental effects on agriculture. Albeit currently a small crop, camelina has enormous potential for growth: favorable agronomics, like early maturity, frost and drought tolerance, pest and disease resistance, as well as exceptional winter hardiness in true winter types in combination with a unique oil profile render it an excellent feedstock crop not only for biofuel, but also high value feed and food uses. Uses for camelina oil and meal include industrial applications (e.g. biodiesel, lubricants, and polymers) and higher value areas such as cosmetics, Omega-3 supplements for human and companion animal nutrition, and applications in the livestock, poultry and aquaculture feed sectors. As a relatively undeveloped crop, there is significant potential for improvement of both agronomic and seed quality characteristics. This presentation will provide an overview of current camelina breeding and crop development efforts underway at the AAFC Research and Development Center in Saskatoon in collaboration with industry. This includes variety and germplasm development in spring- and winter-type camelina, insights into the genomics of camelina as well as recent developments in the Canadian camelina industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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