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Enregistrement W4362514937 · doi:10.21930/agrosavia.model.7405170.cap1

Recurso genético y propagación

2023· book· es· W4362514937 sur OpenAlexaff
Rommel Igor León Pacheco, Lumey Pérez Artíles, Gloria Patricia Castillo Urquiza, Carlos Alberto Abaunza González

Notice bibliographique

RevueCorporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia) eBooks · 2023
Typebook
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recursos genéticosLas especies del género Mangifera tienen su centro de diversidad y origen en el Sudeste Asiático, una región que ha experimentado un gran desarrollo económico en los últimos años.Extensas áreas boscosas han sido deforestadas total o parcialmente para expandir la agricultura o para la explotación de maderas duras tropicales con fines de exportación.La distribución de cultivos de mango fuera de sus centros de cultivos se puede atribuir principalmente a tres eventos históricos: 1) el movimiento de variedades indias (monoembriónicas) a lo largo de las rutas comerciales de los portugueses a África y Suramérica; 2) la propagación de las variedades del Sudeste Asiático (poliembriónicas), a través del océano Pacífico, a Centro y Suramérica por los españoles, y 3) la identificación de cultivares mejorados de mango, inicialmente en Florida y luego en otras nuevas áreas productoras de mango, como resultado de polinización entre germoplasmas de mango locales (Mukherjee & Litz, 2009).Sobre este último evento histórico, se puede decir que el mejoramiento genético del cultivo hasta ahora ha dependido de la utilización de la variabilidad genética encontrada en una sola especie (Mangifera indica).Por su parte, Mukherjee et al. (1965) mencionan que se debe idear una estrategia de muestreo in situ con el fin de satisfacer las necesidades urgentes de la investigación y para la mejora genética del cultivo mediante métodos de propagación como la injertación, utilizando fuentes de resistencia a las enfermedades más importantes (antracnosis, mildiú polvoso, micosis, entre otras).

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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