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Enregistrement W4312226527 · doi:10.3390/plants12010143

The Impact of N.I. Vavilov on the Conservation and Use of Plant Genetic Resources in Scandinavia: A Review

2022· review· en· W4312226527 sur OpenAlexaff
Svein Øivind Sølberg, И. Г. Лоскутов, Line Breian, Axel Diederichsen

Notice bibliographique

RevuePlants · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyDomesticationDiversity (politics)IcelandicArchaeologyHistoryEconomic historyEcologyBiologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review we examine Nikolai Ivanovich Vavilov’s relationship to Scandinavia and the impact he and his ideas have had on Scandinavia. We trace the historical connections from Vavilov back to 18th century scientists, such as Carl Von Linneaus (Sweden) and 19th century European scientists such as Alphonse de Candolle (Switzerland), Henry de Vilmorin (France), and William Bateson (England). Vavilov has influenced the conservation work in Scandinavia resulting amongst other in the establishment of the Nordic Gene Bank in 1979 and the Svalbard Global Seed Vault which started operating in 2008. Vavilov travelled to Scandinavia in 1921 and in 1931 to give lectures and exchange ideas, especially with the breeders at the Swedish Seed Association (Svalöf) in Scania, Sweden, but also at the Copenhagen University in Denmark. Vavilov did not recognize Scandinavia as part of a center of origin of cultivated plants. It was only after World War II, when P.M. Zhukovsky, a scholar of N.I Vavilov, developed the concept of mega-centers of diversity of cultivated plants, that Scandinavia became part of what he termed the European-Siberian Region of Diversity. We list species domesticated in Scandinavia or Northern Europe, and we further discuss concepts related to crop evolution and highlight the great impact Vavilov has had by inspiring scientists across disciplines and over many decades.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,132

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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