Recurso genético y propagación
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».